Les réseaux de neurones artificiels au service de la modélisation de la matière

2 décembre 2020 | Audrey-Maude Vézina

Mise à jour : 2 décembre 2020

Le professeur Sergei Manzhos de l’Institut national de la recherche scientifique (INRS) et son collaborateur de longue date, le professeur Tucker Carrington de l’Université Queen’s (Ontario), ont été invités à écrire un article dans le prestigieux journal Chemical Reviews (facteur d’impact de 52,76). Cette invitation reconnait leurs contributions exceptionnelles au domaine de la chimie quantique et computationnelle grâce à l’utilisation de la neuro-informatique.

Les deux chercheurs ont été les premiers à utiliser les réseaux neuronaux pour construire des méthodes plus puissantes dans la production de surfaces potentielles des molécules et réactions chimiques avec une très grande précision.

« Depuis 15 ans, nos travaux ont démontré que ces objets mathématiques, dont la structure ressemble celle d’un réseau de neurones dans le cerveau, peuvent produire des surfaces potentielles de très haute qualité. En 2006, les réseaux neuronaux étaient connus, mais très marginaux. À la suite de nos recherches, leur utilisation s’est beaucoup répandue.  »

Sergei Manzhos

Ces surfaces potentielles sont utiles notamment en chimie théorique, car elles permettent de connaître l’énergie d’interaction entre les atomes d’une molécule ou d’un matériau. En dynamique moléculaire ou quantique, ces surfaces sont nécessaires pour comprendre quelles espèces moléculaires ou réactions chimiques sont actives. Par exemple, elles servent dans la catalyse hétérogène qui est le phénomène à la base de plusieurs technologies, dont les piles à combustible. Les surfaces potentielles permettent également la modélisation de spectres et de réactions pour comprendre ce que les expérimentalistes observent lorsqu’ils détectent des molécules présentes dans l’espace ou dans l’atmosphère.

La revue exhaustive des professeurs Manzhos et Carrington décrit ainsi l’état des lieux de l’utilisation des réseaux neuronaux pour la construction des surfaces potentielle. Elle met également en exergue les avancées d’auteurs et chercheurs de ce domaine.  


À propos de la publication

L’article « Neural Network Potential Energy Surfaces for Small Molecules and Reactions », par Sergei Manzhos et Tucker Carrington Jr., a été publié en ligne en octobre 2020, dans le journal Chemical Reviews. Pour leurs travaux, les chercheurs ont reçu du financement du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG).