Развитие и применение современных компьютерных методов исследования моделей статистической физики
| Название НИОКТР | Развитие и применение современных компьютерных методов исследования моделей статистической физики |
|---|---|
| Аннотация | В рамках проекта планируется проведение междисциплинарных фундаментальных научных исследований на стыке применения методов машинное обучение, вычислительной физики и статистической физики. Взаимосвязь этих направлений в последние годы получила особое внимание. Это связано с несколькими аспектами развития научного знания. Первое обусловлено тем, что первая нейронная сеть была предложена на основ е модели спинового стекла. В свою очередь, свойства этой сети, как модели ассоциативной памяти Хопфилда, были исследованы с помощью аппарата теории спиновых стекол, одного из сложных разделов статистической физики. Аналогичные исследования проводятся и в настоящее время, причем в применении к более сложным сетям, в том числе с механизмом внимания. В этом случае, как показано методами статистической физики, нейронные сети могут запоминать экспоненциально больше паттернов, чем модель памяти Хопфилда. Второй аспект состоит в том, достигнуты определенные успехи в исследовании моделей статистической физики, для чего стал применяться мощный аппарат нейронных сетей. В этом состоит определенная дуальность научных исследований, во взаимно обратном применении математического аппарата и знаний в области нейронных сетей и статистической физики. Вычислительная физика занимает неотъемлемую часть в таких исследованиях. С применением ее методов генерируются данные большого объема. Из этих данных возможно извлекать новое знание с помощью нейронных сетей. Конкретно наш проект направлен на анализ полученных в результате суперкомпьютерного моделирования данных о моделях для их анализа с применением нейронных сетей. Особенность спиновых стекол состоит в том, что их спектр энергий достаточно сложный. Кстати, как и спектр собственных значений внутреннего представления нейронных сетей. Изучение таких систем со сложным энергетическим спектром требует применения комбинации программных средств и гибридных суперкомпьютерных систем. Развитие вычислительной техники с гибридной архитектурой, основанной на многоядерных процессорах и графических ускорителях вычислений, привели к разработке масштабируемых методов суперкомпьютерных вычислений и методов применения глубоких нейронных сетей для исследования сложных задач. Мы планируем применение нескольких методов суперкомпьютерного моделирования для изучения моделей статистической физики на основе метода отжига популяций. Эти методы позволяют параллельно релаксировать большое число копий исследуемой системы, миллионы и даже миллиарды. Соответственно, такие параллельные вычисления можно провести только на гибридных суперкомпьютерных системах. Будут исследованы характеристики фазовых переходов первого рода, второго рода, мультикритических точек, равно как и особенности релаксации спиновых стекол. С этой целью планируется доработка алгоритмов для массивного параллельного моделирования и методы анализа фазовых переходов с применением машинного обучения. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 21000.0 |
| Дата начала | 2025-01-01 |
| Дата окончания | 2027-12-31 |
| Номер контракта | 25-11-00158 |
| Дата контракта | 2025-05-29 |
| Количество отчетов | 3 |
| УДК | 519.67 |
| Количество просмотров | 3 |
| Руководитель работы | Щур Лев Николаевич |
| Руководитель организации | Колоколов Игорь Валентинович |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ ИМ. Л.Д. ЛАНДАУ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК |
| Заказчик | Российский научный фонд |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | Фундаментальные и поисковые научные исследования |
| Основание НИОКТР | Грант |
| Последний статус | 2025-12-19 08:52:54 UTC, 2025-12-19 08:52:54 UTC |
| ОКПД | Нет |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | Спиновые стекла; Модели статистической физики; Методы анализа фазовых переходов; Методы обработки результатов компьютерного моделирования; Вычислительные методы генерации данных; Алгоритмы Монте Карло; Случайные матрицы; Диффузионные нейронные сети; Глубокое машинное обучение; Суперкомпьютерное моделирование |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 27.41.23 - Машинные, графические и другие методы вычислительной математики |
| OECD | — |
| OESR | Прикладная математика |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | — |