Денис Аветисян

Графы без тормозов: Высокопроизводительная обработка распределенных графов

от

Масштабируемость распределенных алгоритмов для работы с графами Эрдеша-Реньи демонстрирует устойчивый прирост производительности при увеличении числа вычислительных узлов, что подтверждает эффективность предложенного подхода к параллельной обработке графовых данных.

Новая платформа, построенная на HPX и NWGraph, позволяет значительно ускорить вычисления для ключевых алгоритмов анализа графов в распределенных системах.

Муонный след: Нейронные сети в спектроскопии μSR

от

В результате полномасштабного квантового моделирования муонированного метильного радикала (CH₂ₐ₂Mu) обнаружено, что квантовый муон, благодаря меньшей массе, демонстрирует большую делокализацию плотности по сравнению с протонами, что проявляется в распределении плотностей, усредненных в кубических ячейках размером [latex]5.12\times 10^{-4}\;a\_{0}^{\,3}[/latex] и сглаженных с помощью гауссовской свертки с [latex]\sigma=0.06a\_{0}[/latex].

Новый подход с использованием нейронных волновых функций позволяет значительно повысить точность расчетов гипертонкого взаимодействия в спектрах мюонной спектроскопии (μSR).

Искусственный интеллект учится понимать наши желания

от

Наблюдения показывают, что предлагаемая модель Vrm демонстрирует повышенную точность по сравнению с традиционной моделью вознаграждения, что подтверждается сравнительными кривыми точности, представленными на рисунке.

Новый подход к обучению моделей вознаграждения позволяет нейросетям лучше соответствовать человеческим предпочтениям и выдавать более качественные результаты.

Химический компас: Искусственный интеллект на службе создания долговечных фотокатализаторов

от

Исследование представляет автоматизированный подход к открытию фотокатализаторов COF, использующий агентный рабочий процесс Ara, который исследует пространство из 820 комбинаторных кандидатов, сформированных из тригональных узлов, дитопических линкеров и ароматических заместителей, оценивая их с помощью фрагмент-ориентированного скрининга на основе оптимизации GFN1-xTB и анализа полосы запрещения, и сравнивая эффективность случайной выборки, байесовской оптимизации и итеративного поиска на основе больших языковых моделей, демонстрируя возможность химически обоснованного проектирования новых материалов.

Новый подход, основанный на использовании больших языковых моделей, позволяет эффективно проектировать ковалентные органические каркасы (COF) с улучшенной устойчивостью к гидролизу и высокой фотокаталитической активностью.

Укрощение интегралов Фейнмана: новый подход к вычислениям

от

Пространство состояний сложной системы, характеризующееся сингулярностями и точками ветвления, требует особого подхода к численному интегрированию, для чего разработан обходной путь, состоящий из линейных сегментов, позволяющий избежать этих проблемных областей.

В статье представлен инновационный численный метод для эффективной оценки многопетлевых интегралов Фейнмана, основанный на контроле их аналитической структуры и использовании различных формулировок дифференциальных уравнений.

Искусственный интеллект в огне: новый подход к моделированию горения

от

Предложенная база знаний позволила сформировать целостную картину области науки о горении, выявляя взаимосвязи и структуру ключевых концепций, что позволяет рассматривать эту область как взаимосвязанную систему, а не набор разрозненных фактов и исследований.

Исследователи предлагают комплексную систему для внедрения и оценки знаний в больших языковых моделях, применяемых к сложным задачам в науке о горении.

В поисках истины: как оценить способность ИИ собирать информацию из разных источников

от

Для создания iAgentBench используется конвейер, который начинается с отбора высокочастотных запросов из общедоступных источников данных (GDELT), затем извлекает тематически связанные истории из веб-корпуса, классифицирует их на основные, связующие и вспомогательные сообщества, и, наконец, генерирует пары вопросов и ответов, отфильтрованные с помощью судей на основе больших языковых моделей.

Новый бенчмарк iAgentBench призван проверить, насколько эффективно искусственный интеллект может анализировать большие объемы данных и отвечать на сложные вопросы, требующие интеграции информации из множества документов.

Квантовый эффект Холла: новый взгляд на границы состояний

от

Предсказанное поперечное сопротивление Холла, определяемое как [latex]\rho\_{xy}=(h/e^{2})/\nu\_{\rm eff}[/latex], демонстрирует формирование дробных плато, ширина которых обусловлена плотностью допустимых эффективных факторов заполнения, возникающих в результате граничной квантизации; при этом граничные условия Неймана и Робина приводят к последовательностям [latex]\nu\_{\rm eff}=\nu\_{p}/(n+1)[/latex] и [latex]\nu\_{\rm eff}=\nu\_{p}/(n+2)[/latex] соответственно, формируя слегка более широкие плато в первом случае и более плотную, но сближенную последовательность во втором.

Исследование показывает, что дробные плато в квантовом эффекте Холла возникают из-за квантования краевых состояний, обусловленного граничными условиями, а не только из топологических свойств материала.

Предсказание теорем: новый подход к решению геометрических задач

от

Применяемый рабочий процесс Pri-TPG последовательно уточняет структурный априорный параметр, обеспечивая точное управление и направленность.

Исследователи разработали метод, позволяющий искусственным интеллектам эффективно решать многошаговые математические задачи, используя структуру предшествующих теорем.