dxdt.blog: занимательный интернет-журнал

В свежей работе от Google DeepMind описывают результаты успешного поиска химических структур для новых материалов при помощи системы с машинным обучением. То есть, “нейросети” и соответствующая им аппаратура используются для оптимизированного перебора, с вспомогательным псевдослучайным вводом. Пространство химических структур велико, а вычисления, требующиеся для моделирования, очень сложны. Что, впрочем, не мешает устроить параллельный перебор и регулировать его итерации при помощи фильтра, который как раз построен на физико-химической вычислительной модели, пусть и простой. Это пример полезной интерпретации свойств ИИ, который существенно отличается от случая, когда выдачу, генерируемую LLM, принимают за работу “инструмента для анализа данных” по запросу-затравке или используют для “краткого пересказа”. Это, впрочем, не отменяет проблему “чёрного ящика”, выдача из которого не помогает улучшить вычислительные модели.

Адрес записки: https://dxdt.blog/2023/11/30/11737/