机器学习可以帮助我们更好地了解水的行为

几十年来,科学家们一直对水感到困惑。 在过去的 30 年里,科学家们假设水在冷却到 100 摄氏度这样的极低温度时会分离成密度不同的两个液相。 这些相不混合,就像油和水一样。 这或许可以解释为什么水会以其他方式表现,例如冷却时密度会降低。

这种现象几乎不可能在实验室研究,因为水在低温下会很快结晶成冰。 佐治亚理工学院的新研究正在使用机器学习模型来更好地理解水的阶段。 这为从理论上理解不同物质开辟了新途径。 研究人员使用这项技术找到了强有力的计算证据,证明水从液态到固态的转变可以应用于现实世界的水基系统。

Thomas Gartner 是佐治亚理工学院化学与生物分子工程学院的助理教授。 这是第一次有人在这种精度水平上研究这种转变。

来源和详细信息:
https://phys.org/news/2022-12-machine.html

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