البحث عن الجيران
البحث عن الجوار هو مفهوم في علوم الكمبيوتر، وخاصة في مجالات استخراج البيانات والتعلم الآلي. يشير إلى عملية تحديد الجسيمات المجاورة لكل جسيم (عادةً الذرة) في صندوق المحاكاة. تعتبر هذه العملية مهمة لحساب التفاعلات بين الجسيمات، مثل قوى فان دير فالس وقوى التنافر قصيرة المدى. يتضمن ذلك تحديد النقطة أو مجموعة النقاط الأقرب إلى نقطة استعلام محددة في مجموعة بيانات معينة بسرعة.
نظرًا لأن التفاعلات بين الجسيمات لا تكون مهمة عادةً إلا على مسافات قصيرة، فمن الضروري مراعاة الجسيمات الأخرى فقط ضمن نطاق معين حول كل جسيم. يُطلق على هذا النطاق عادةً اسم نصف قطر القطع. في كل خطوة زمنية من المحاكاة، يلزم إجراء بحث عن الجيران لتحديث قائمة الجسيمات ضمن هذا النطاق، حيث تتحرك الجسيمات باستمرار أثناء المحاكاة.
تتضمن الأغراض الرئيسية للبحث عن الجيران ما يلي:
- كفاءة:من خلال تقييد نطاق الحساب على الجسيمات المجاورة، يمكن تقليل كمية الحساب المطلوبة بشكل كبير ويمكن تحسين كفاءة المحاكاة.
- دقة:إن التأكد من حساب قوى التفاعل بين الجسيمات بشكل صحيح ضمن نصف قطر القطع أمر بالغ الأهمية لدقة نتائج المحاكاة.
- التعامل مع التفاعلات غير المرتبطة:يساعد البحث عن الجوار في التعامل مع أزواج الجسيمات التي لا ترتبط ببعضها البعض بواسطة روابط كيميائية ولكنها لا تزال تتمتع بتفاعلات فيزيائية.
في عمليات المحاكاة الفعلية، يتطلب البحث عن الجيران عادةً إنشاء بنية بيانات، مثل شبكة أو قائمة خلايا مرتبطة، لتحديد موقع الجسيمات المجاورة لكل جسيم بسرعة. هذه العملية مطلوبة في كل خطوة من خطوات المحاكاة ولها تأثير كبير على الأداء، لذا فإن تحسين البحث عن الجوار هو اتجاه بحثي مهم في الحوسبة عالية الأداء. في برامج الديناميكيات الجزيئية مثل GROMACS، يمكن تسريع عمليات البحث عن الجيران بواسطة وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات لزيادة سرعة وكفاءة المحاكاة.
إن التحدي الذي يواجه عملية البحث عن الجوار هو أن التكلفة الحسابية تزداد بشكل كبير مع نمو حجم مجموعة البيانات، وخاصة في المساحات ذات الأبعاد العالية، وهو ما يُعرف باسم لعنة الأبعاد. من أجل تحسين كفاءة البحث، قام الباحثون بتطوير مجموعة متنوعة من هياكل البيانات والخوارزميات، بما في ذلك أشجار kd، وأشجار الكرة، والمؤشرات المقلوبة، والتي يمكن أن تعمل على تسريع عملية البحث في مجموعات البيانات واسعة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لأن البحث الدقيق قد يستغرق وقتًا طويلاً، يتم استخدام الخوارزميات التقريبية في العديد من السيناريوهات للعثور بسرعة على حل شبه مثالي.