-
Modelowanie molekularne to technika obliczeniowa, która wykorzystuje zasady fizyki i chemii do symulowania zachowań cząsteczek i interakcji między nimi. Modelowanie molekularne umożliwia przewidywania i tłumaczenie obserwowanych zjawisk. Jest ono także ważnym narzędziem w dziedzinie chemii, biologii, farmakologii, ochrony środowiska, oraz innych nauk przyrodniczych.
Portal molnet.eu od samego początku 2008 prezentował informacje przydatne w tej dziedzinie nauki. Robiliśmy także praktyczne szkolenia molekularne, wydawaliśmy książki i inne materiały. Obecnie materiały po przebudowie można znaleźć jako fragmenty dokumentacji praktycznych szkół, podzieliliśmy także na oprogramowanie:
Gaussian - jest jednym z profesjonalnych narzędzi dla osoby zajmującej się modelowaniem molekularnym.
HyperChem - jest profesjonalnym, łatwiejszym dlatego jest bardziej nastawiony na edukacyjne działania pakietem do obliczeń
Scigress - profesjonalny pakiet do obliczeń molekularnych, w którym prowadziliśmy jedną z Praktycznych Szkół Modelowania
Dodatkowo umieliliśmy:
Dla osób lubiących klasyczne materiały nie długo udostępnimy książki bez opłat.
 |
Modelowanie Molekularne w chemii organicznej,
Doskocz Marek, Doskocz Jacek, Szczepan Roszak, Roman Gancarz, Ilość stron: 80, 2007, ISBN: 978-83-926222-0-8 |
 |
Praktyczne Modelowanie Molekularne
Ilość stron: 170, Rok: 2010 ISBN: 978-83-926222-3-9 |
 |
AI- Szkoła,
Autorzy: Doskocz Marek, Laskowska, Magdalena, Doskocz, Joanna, Gryniewicz-Balińska, Katarzyna, Gibasiewicz, Anna, Górski Kacper, Wojciechowski Piotr, Kujawski Jacek, ilość stron 80, rok wydania 2024, ISBN: 978-83-938092-4-0 |
-
Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w analizie danych naukowych przynosi wiele korzyści. Oto kilka powodów, dlaczego warto używać AI w analizie danych naukowych:
- Skalowalność: AI może przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej niż tradycyjne metody analizy danych, co pozwala na efektywne analizowanie dużych zbiorów danych naukowych. Z doświadczenia własnego możemy powiedzieć, że najtrudniej zrobić pierwszą ścieżkę analizy. Stosując sztuczną inteligencją oraz zdobywając coraz więcej wiedze, chcemy więcej.
- Odkrywanie wzorców: Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, AI może pomóc w identyfikowaniu ukrytych wzorców i zależności w danych naukowych, co może prowadzić do nowych odkryć i wniosków. Doświadczenie mówi, że czasami to co czujemy możemy znaleźć poprzez sieć neuronową.
- Automatyzacja: AI może automatyzować proces analizy danych naukowych, co pozwala badaczom zaoszczędzić czas i zasoby, które mogą być przeznaczone na bardziej zaawansowane badania. Nawet jeżeli pracujemy na oprogramowaniu zewnętrznym, to są biblioteki, które umożliwiają "klikanie".
- Precyzja: Dzięki zdolnościom predykcyjnym i klasyfikacyjnym AI, analiza danych naukowych może być bardziej precyzyjna i dokładna, co może prowadzić do bardziej wiarygodnych wyników. Powtarzalność badań to jest coś, nad czym warto skupić się.
- Interaktywność: AI może być wykorzystywana do tworzenia interaktywnych narzędzi do analizy danych naukowych, co umożliwia badaczom eksplorację danych w bardziej intuicyjny sposób. Dodatkowo wchodzą jeszcze możliwości multi modalne.
W rezultacie, wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych naukowych usprawnienia proces badawczy.
-
Komputer kwantowy to rodzaj komputera, który wykorzystuje zasady mechaniki kwantowej do przetwarzania informacji. W przeciwieństwie do klasycznych komputerów, które używają bitów jako podstawowej jednostki informacji (0 lub 1), komputery kwantowe korzystają z kubity, które oprócz wartości 0 lub 1 posiadają pełny zakres stanów pośrednich. Kubit tym samym staje się układem zdolnym do przechowywania oraz przenoszenia znacznie większej liczby informacji niż bit, dzięki czemu jego wydajność jest wielokrotnie wyższa.
Komputery kwantowe mają potencjał do rozwiązywania problemów, które są trudne lub niemożliwe do rozwiązania przez tradycyjne komputery. Przykładowe zastosowania obejmują symulacje złożonych systemów kwantowych, optymalizację, kryptografię kwantową i badania chemiczne. Obecnie komputery kwantowe są w fazie intensywnego rozwoju, a wiele firm i instytucji badawczych pracuje nad ich udoskonaleniem.
Pomimo postępów, komputery kwantowe wciąż stoją przed wyzwaniami technicznymi, takimi jak utrzymanie stabilności kubitów i redukcja błędów kwantowych. Wraz z dalszym rozwojem technologii kwantowych, można spodziewać się coraz większej liczby zastosowań komputerów kwantowych w przyszłości.
Kubity możemy fizycznie realizować poprzez: foton, stan koherenty światła, elektrony, jądra atomowe, obojętny atom, pułapki jonowe, Tunelowanie Josephsona, Pojedynczo naładowana para kropek kwantowy, kropki kwantowe, kubity wibracyjne, porządek topologiczny, półprzewodnik dwuwymiarowy. Czyli jak widać duże są możliwości.
Mając najprostszą cząsteczkę dwuatomową wiemy, że istnieje pewna optymalna odległość między atomami gdzie energia układu jest najmniejsza. Odległość tą nazywamy długością wiązania. Możemy ją obliczyć poprzez obliczanie energii dla kolejnych odległości między atomami. W ten sposób możemy sporządzić wykres zależności energii od odległości między atomami. W takim przypadku uzyskaną krzywą nazywamy krzywą energii potencjalnej. Minimum energii odpowiada geometrii, w której cząsteczka występuje w stanie stacjonarnym, to znaczy w badanym medium ilość cząsteczek o danej geometrii jest największa.