Водата покрива по-голямата част от земната повърхност, но се държи различно от всяка друга течност. Едно от най-необичайните ѝ свойства е, че се разширява при замръзване, а не се свива. Учените отдавна свързват тези аномалии с промени в микроскопичната структура на водата в зависимост от температурата и налягането, но им липсва последователен начин за описание и сравняване на тези структурни промени.
Сега изследователи от университета в Осака с помощта на изкуствен интелект (AI), решават този проблем. Тяхната система с AI предоставя унифициран начин за сравняване на различни методи за описание на структурата на преохладена вода, помагайки да се определи кои от тях улавят най-важните характеристики.
Изследването е публикувано в списанието Communications Chemistry.
Защо преохладената вода се държи толкова странно?
За да се превърне течната вода в лед, нейните молекули трябва да се подредят в подредена кристална решетка. Този процес започва от място на нуклеация (образуване на зародишни ядра) - повърхност, където ледените кристали могат да започнат да се образуват. Такива места могат да бъдат малки примеси във водата или микроскопични драскотини вътре в съда. Ако липсват такива места, водата може да остане течна дори след охлаждане под нормалната си точка на замръзване. Това необичайно състояние се нарича преохладена вода.
Необичайните свойства на водата стават още по-изразени при тези условия. Учените смятат, че тези аномалии са свързани с баланса между две конкуриращи се форми на течна вода: течност с висока плътност (HDL) и течност с ниска плътност (LDL).
На молекулярно ниво водните молекули постоянно образуват и разкъсват мрежи от водородни връзки. С повишаване на температурата по-компактните HDL структури все повече доминират над по-рехавите LDL структури.
Изкуственият интелект сравнява конкурентни модели на вода
През годините изследователите са предлагали много различни начини за описание на локалното разположение на водните молекули, включително параметри като тетраедричен ред на връзките и локална плътност.
Свободната молекула вода може да се изобрази като тетраедър, в центъра на който се намира атом кислород, а на двата върха – по един водороден атом. Кредит: Plus Maths
Водородните атоми, свързани с кислородния атом, сключват ъгъл 104,45 ° (104 ° 27 '). Кислородът е доста по-електроотрицателен от водорода и притегля електронна плътност към себе си. Поради тази причина, при кислорода се създава лек отрицателен заряд, а при водорода - лек положителен. Така се създава електромагнитно привличане между кислорода на една водна молекула и водорода на друга. Всяка водна молекула образува до четири водородни връзки като две от тях образува атомът на кислорода и две - атомите на водорода. Тези връзки, макар и по-слаби от вътрешномолекулните ковалентни връзки, са достатъчни, за да се образува кристал. Шестоъгълната симетрия на снежинките произхожда от кристалната решетка на леда, която отразява вътрешното подреждане на атомите, но също като при солта и флуорита, далеч не повтаря формата на елементарната клетка. Кредит: “В.Ю.Скосарь“
Тъй като тези структурни дескриптори са разработени независимо, те използват различни мащаби, измерения и видове информация. Това е затруднило директното им сравняване и идентифициране на най-полезните.
"Предишни проучвания показват, че използването на машинно обучение за класифициране и разбиране на структурни данни е ефективно", обяснява съавторът Кан Ким (Kang Kim). "Искахме да включим модел на невронна мрежа в това проучване, за да оценим колко точно дескрипторите улавят ключова структурна информация, подобно на човешкото мислене."
За да обучат изкуствения интелект, изследователите са предоставили на невронната мрежа структурни данни, получени от симулации на молекулярна динамика на преохладена вода. Чрез многократни опити и грешки системата се е научила да разпознава значими закономерности в молекулярните структури.
Нови улики за скритата структура на водата
"Мрежата използва наученото, за да сравни как 16 дескриптора разграничават структурите на LDL и HDL при различни температури", разказва старшият автор Нобуюки Матубаяши (Nobuyuki Matubayasi,). "Това ни позволи да идентифицираме най-ефективните дескриптори."
Изследователите вярват, че техният метод би могъл да подобри разбирането на учените за това как микроскопичните структурни промени са свързани с термодинамичното поведение на водата.
Резултатите биха могли също така да помогнат за обяснение на произхода на необичайните свойства на водата, като същевременно насочат разработването на още по-сложни инструменти за изучаване на сложната ѝ молекулярна структура.
Справка: Yoshikawa, K., Shikata, K., Kim, K. et al. Machine learning evaluation of structural descriptors for supercooled water. Commun Chem 9, 217 (2026). https://doi.org/10.1038/s42004-026-02097-1
Източник: Researchers use AI to evaluate a systematic framework to describe molecular order in liquid water, University of Osaka
Коментари
Моля, регистрирайте се от TУК!
Ако вече имате регистрация, натиснете ТУК!
Няма коментари към тази новина !
Последни коментари
Прост Човек
Колко бързо става квантовото вплитане? Учени го изследват в атосекунден мащаб
Прост Човек
Последната теорема на Стивън Хокинг преобръща времето и причинността
Прост Човек
Разрязването на фотон на две създава безкраен рояк от частици
zlatkov
Учени сканират 74 милиона радиосигнала от междузвезден обект за признаци на извънземни технологии