Utiliser l'apprentissage automatique pour mieux comprendre le comportement de l'eau
L'eau laisse les scientifiques perplexes depuis des décennies. Depuis une trentaine d'années, ils ont émis l'hypothèse que, lorsqu'elle est refroidie à une température très basse, comme -100 °C, l'eau pourrait se séparer en deux phases liquides de densités différentes. Comme l'huile et l'eau, ces phases ne se mélangent pas et peuvent aider à expliquer certains autres comportements étranges de l'eau, comme le fait qu'elle devienne moins dense en se refroidissant.
Résultats de la simulation moléculaire montrant comment les molécules d'eau se déplacent et se structurent les unes autour des autres dans la phase liquide à haute densité.
Georgia Tech
Il est cependant presque impossible d'étudier ce phénomène en laboratoire, car l'eau se cristallise très rapidement en glace à des températures aussi basses. Aujourd'hui, une nouvelle recherche de l'Institut de technologie de Géorgie utilise des modèles d'apprentissage automatique pour mieux comprendre les changements de phase de l'eau, ouvrant ainsi la voie à une meilleure compréhension théorique de diverses substances. Grâce à cette technique, les chercheurs ont trouvé des preuves informatiques solides en faveur de la transition liquide-liquide de l'eau, qui peuvent être appliquées aux systèmes du monde réel qui utilisent l'eau pour fonctionner.
"Nous effectuons des calculs de chimie quantique très détaillés qui tentent d'être aussi proches que possible de la physique et de la physico-chimie réelles de l'eau", a déclaré Thomas Gartner, professeur adjoint à l'école d'ingénierie chimique et biomoléculaire de Georgia Tech. "C'est la première fois que quelqu'un est capable d'étudier cette transition avec ce niveau de précision".
Les recherches ont été présentées dans l'article "Liquid-Liquid Transition in Water From First Principles", publié dans la revue Physical Review Letters, avec des coauteurs de l'université de Princeton.
Simuler l'eau
Pour mieux comprendre comment l'eau interagit, les chercheurs ont effectué des simulations moléculaires sur des superordinateurs, que Gartner a comparées à un microscope virtuel.
"Si vous aviez un microscope infiniment puissant, vous pourriez zoomer jusqu'au niveau des molécules individuelles et les regarder bouger et interagir en temps réel", a-t-il déclaré. "C'est ce que nous faisons en créant presque un film informatique".
Les chercheurs ont analysé la façon dont les molécules se déplacent et ont caractérisé la structure du liquide à différentes températures et pressions de l'eau, imitant ainsi la séparation de phase entre les liquides de haute et de basse densité. Ils ont recueilli de nombreuses données - certaines simulations ont duré jusqu'à un an - et ont continué à affiner leurs algorithmes pour obtenir des résultats plus précis.
Il y a dix ans, il aurait été impossible de réaliser des simulations aussi longues et détaillées, mais l'apprentissage automatique offre aujourd'hui un raccourci. Les chercheurs ont utilisé un algorithme d'apprentissage automatique qui a calculé l'énergie de l'interaction des molécules d'eau entre elles. Ce modèle a effectué le calcul beaucoup plus rapidement que les techniques traditionnelles, ce qui a permis aux simulations de progresser beaucoup plus efficacement.
L'apprentissage automatique n'étant pas parfait, ces longues simulations ont également amélioré la précision des prédictions. Les chercheurs ont pris soin de tester leurs prédictions avec différents types d'algorithmes de simulation. Si plusieurs simulations donnaient des résultats similaires, cela validait leur exactitude.
"L'un des défis de ce travail est qu'il n'y a pas beaucoup de données auxquelles nous pouvons nous comparer parce que c'est un problème qui est presque impossible à étudier expérimentalement", a déclaré Gartner. "Nous repoussons vraiment les limites ici, c'est donc une autre raison pour laquelle il est si important que nous essayions de faire cela en utilisant plusieurs techniques de calcul différentes."
Au-delà de l'eau
Certaines des conditions testées par les chercheurs étaient des conditions extrêmes qui n'existent probablement pas directement sur Terre, mais qui pourraient être présentes dans divers environnements aquatiques du système solaire, des océans d'Europe à l'eau au centre des comètes. Ces résultats pourraient également aider les chercheurs à mieux expliquer et prévoir la physico-chimie étrange et complexe de l'eau, ce qui permettrait d'utiliser l'eau dans les processus industriels, de développer de meilleurs modèles climatiques, etc.
Selon M. Gartner, ces travaux sont encore plus généralisables. L'eau est un domaine de recherche bien étudié, mais cette méthodologie pourrait être étendue à d'autres matériaux difficiles à simuler, comme les polymères, ou à des phénomènes complexes comme les réactions chimiques.
"L'eau est si essentielle à la vie et à l'industrie que la question de savoir si l'eau peut subir cette transition de phase est un problème de longue date, et si nous pouvons avancer vers une réponse, c'est important", a-t-il déclaré. "Mais maintenant, nous avons cette nouvelle technique de calcul vraiment puissante, mais nous ne savons pas encore quelles sont les limites et il y a beaucoup de place pour faire avancer le domaine."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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