𝗡-𝗕𝗼𝗱𝘆 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 𝗔𝘁𝗼𝗺𝗶𝗰 𝗣𝗼𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹𝘀
গবেষকরা অ্যাটমিক পটেনশিয়ালের জন্য একটি নতুন নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার তৈরি করেছেন। এটি N-body নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিটি পরমাণুর হায়ারার্কিকাল (hierarchical) কাঠামো পরিচালনা করতে পারে।
প্রচলিত মডেলগুলো প্রায়শই জটিল অ্যাটমিক সিস্টেমের ক্ষেত্রে সমস্যার সম্মুখীন হয়। এই নতুন নেটওয়ার্কগুলো ভৌত নির্ভুলতা বজায় রাখতে কোভ্যারিয়েন্স (covariance) ব্যবহার করে। এর মানে হলো মডেলটি পরমাণুর রোটেশন এবং ট্রান্সলেশন মেনে চলে।
এই আর্কিটেকচারের মূল বৈশিষ্ট্যগুলো হলো:
- এটি পরমাণুর মিথস্ক্রিয়া ম্যাপিং করার জন্য একটি হায়ারার্কিকাল পদ্ধতি ব্যবহার করে।
- ভৌত সামঞ্জস্য বজায় রাখতে মডেলটি কোভ্যারিয়েন্স বজায় রাখে।
- এটি পুরনো মডেলগুলোর তুলনায় উচ্চতর নির্ভুলতার সাথে পটেনশিয়াল শেখে।
- এই ডিজাইনটি বিভিন্ন সিস্টেমের আকারের জন্য কার্যকরভাবে স্কেল করা যায়।
এই কাজটি বিজ্ঞানীদের নতুন উপাদানে পরমাণু কীভাবে আচরণ করে তা অনুমান করতে সাহায্য করে। নির্ভুল অ্যাটমিক পটেনশিয়াল রসায়ন এবং পদার্থবিজ্ঞানে আরও উন্নত সিমুলেশনের সুযোগ করে দেয়।
ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi