物理学家|为什么玻璃这么坚硬？原来玻璃中存在一些隐秘结构
文章图片
文章图片
【物理学家|为什么玻璃这么坚硬？原来玻璃中存在一些隐秘结构】
文章图片
文章图片
大多数材料从其微观结构获得其宏观特性 。 例如 ， 一根钢棒很坚硬 ， 因为它的原子形成了一个重复的晶体图案 ， 该图案会随着时间的流逝而保持静止 。 当您将脚浸入湖中时 ， 脚周围会积水 ， 因为液体没有这种结构；它们的分子随机运动 。
然后是玻璃 ， 这是一种奇怪的中间物质 ， 数十年来困扰着物理学家 。 拍摄玻璃中分子的快照 ， 它们看起来就像液体一样无序 。 但是大多数分子几乎不移动 ， 使材料像固体一样坚硬 。
玻璃是某些液体冷却而形成的 。 但是 ， 为什么液体中的分子在一定温度下会急剧下降 ， 而结构排列却没有明显的相应变化（这种现象称为玻璃化转变）？到目前为止 ， 人们一直没有弄清楚是什么导致了玻璃如此坚硬 。
现在 ， 谷歌拥有的人工智能公司DeepMind的研究人员已经使用AI来研究玻璃中的分子随着硬化而发生的变化 。 DeepMind的人工神经网络能够在一个时刻仅使用其物理结构的“快照” ， 来预测分子如何在极长的时间尺度内运动 。 根据DeepMind的维克多·巴普斯特（VictorBapst）的观点 ， 即使玻璃的微观结构看起来没有任何特征 ， “这种结构可能比人们想象的更能预测动力学 。 ”
在悉尼大学研究玻璃过渡的彼得·哈罗尔（PeterHarrowell）表示同意 。 他说 ， 这篇论文“比以前有关玻璃硬度论文更能说明问题” ， “结构以某种方式为动态编码” ， 因此玻璃毕竟不像液体那样混乱 。
预测倾向
为了了解导致玻璃过渡的微观变化 ， 物理学家需要将两种数据联系起来：玻璃中的分子在太空中是如何排列的 ， 以及它们（缓慢地）如何随时间移动 。 将这些物质联系起来的一个方法 ， 就是与一种叫做动态倾向的数量有关：鉴于一组分子目前的位置 ， 它们在未来特定时间可能移动多少分子 。 这种不断演变的数量来自于使用牛顿定律计算分子的轨迹 ， 从许多不同的随机初始速度开始 ， 然后一起平均结果 。
通过模拟这些分子动力学 ， 计算机可以生成数千个玻璃分子的"倾向图" ， 但只能在万亿分之一秒的时间尺度上 。 而玻璃中的分子 ， 根据定义 ， 移动非常缓慢 。 法国巴黎高等师范学校大学的凝聚态物理学家朱利奥·比罗利（GiulioBiroli）说 ， 计算它们对几秒或更多水平的倾向"对于普通计算机来说是不可能的 ， 因为它需要太多的时间" 。
更重要的是 ， 比罗利说 ， 仅仅通过这些模拟来了解什么结构特征（如果有任何）可能导致玻璃中的分子倾向 ， 并不能给物理学家带来多少见解 。
DeepMind的研究人员着手训练一个AI系统 ， 以在不实际运行模拟的情况下预测玻璃的特性 ， 并试图了解这些特性的来源 。 他们使用一种特殊的人工神经网络 ， 该网络以图（通过线连接的节点集合）作为输入 。 图中的每个节点代表一个分子在玻璃中的三维位置 。 节点之间的线表示分子彼此相距多远 。 巴普斯特说 ， 由于神经网络通过更改自身结构以反映其输入的结构来“学习” ， 因此“图神经网络非常适合表示粒子的相互作用” 。
推荐阅读
- 宇航员|为什么中国第一女宇航员刘洋，回地球后不露脸，她怎么了吗？
- 喜刷刷|短视频为什么带货能力这么强？
- 小小笑话中心|“为什么女孩子的肚脐都是一条缝？”哈哈哈哈还好吧
- 施一公|为什么大型猫科动物很多，却少有大型犬科动物？
- |为什么我们察觉不到地球自转？其实生活中有3种现象，都能够体现
- 曲面屏|曲面屏吐槽声那么大，为什么华为Mate40系列要全系都上？
- 文良说|为什么大多数成功的老板都抠？
- 巴拉八啦大财经|怎么能减不下来，这是为什么，胖子的苦恼：喝水长肉
- 胖哥科技圈|为什么感觉打微信语音电话的越来越多了呢？，自从微信APP出来后
- 兔子|为了生存，为什么动物不进化得难吃一点？