Ein neuartiges Verfahren zur Beschleunigung von Simulationen von Teilchen mit unregelmäßigen Formen wurde von Forschern der University of Illinois Urbana-Champaign entwickelt. Die Simulation von Teilchen mit unterschiedlichen Formen und Größen ist aufgrund der komplexen Interaktionen eine herausfordernde und zeitaufwändige Aufgabe. Die Forscher nutzten neuronale Netzwerke, um Wechselwirkungen zwischen unregelmäßig geformten Partikeln vorherzusagen und molekulare Dynamiksimulationen zu beschleunigen. Mit dieser Methode können Simulationen bis zu 23-mal schneller durchgeführt werden als mit herkömmlichen Methoden.
Die Fähigkeit, Teilchen zu simulieren, ist entscheidend, um ihr Verhalten zu verstehen. Dies ist besonders wichtig beim Thema Mikroplastik, da diese kleinen Partikel aufgrund von Kunststoffabfällen weltweit vorhanden sind und sich drastisch und unkontrolliert in der Umwelt zersetzen. Um diese Umweltkrise zu lösen, ist es wichtig, mehr über diese Partikel und ihr Verhalten zu erfahren. Die Forschung konzentrierte sich darauf, wie unregelmäßig geformte Partikel schneller, kostengünstiger und effizienter simuliert werden können, um ihre Umweltwechselwirkungen besser zu verstehen.
Bisher waren Sphären aufgrund ihrer einfachen Form leicht zu simulieren, da nur der Abstand zwischen den Zentren berücksichtigt werden musste. Bei komplizierteren Formen wie Würfeln oder Zylindern müssen neben den Abständen auch Winkel und relative Positionen berechnet werden, was traditionelle Methoden zeitaufwändig macht. Durch die Anwendung von maschinellem Lernen kann dieser Prozess jedoch beschleunigt werden. Dies ermöglicht es, die Wechselwirkungen zwischen unregelmäßigen Formen genauer und effizienter zu simulieren.
In Zukunft planen die Forscher, noch kompliziertere unregelmäßige Formen zu simulieren, sowie Mischungen verschiedener Formen wie beispielsweise einen Würfel und einen Zylinder. Das neuartige Verfahren ermöglicht es, die Interaktionen zwischen den Partikeln effizienter zu simulieren und das Verständnis für das Verhalten von unregelmäßig geformten Partikeln in verschiedenen Umgebungen zu vertiefen.