“`html

Искусственный интеллект в материаловедении: практические решения и ценность

Методы, такие как молекулярно-динамические симуляции, квантово-химические расчеты и моделирование свойств материалов на основе первых принципов, основаны на научных принципах и сложных математических моделях. Они требуют дорогостоящих вычислительных ресурсов, имеют ограниченную точность с комплексными моделями и сильно зависят от качества и количества доступных данных. Эти методы для разработки материалов основаны на физическом синтезе и тестировании, что является дорогостоящим, затратным по времени и часто непрактичным для исследования огромного пространства дизайна материалов, особенно учитывая различные среды, в которых они могут использоваться.

Решение: MatterSim от Microsoft

Исследователи Microsoft разработали MatterSim для точного прогнозирования свойств материалов в поиске инновационных материалов, необходимых для различных применений, таких как наноэлектроника, накопление энергии и здравоохранение. Основной вызов вызван сложными атомными взаимодействиями в материалах, которые подвержены влиянию множества факторов окружающей среды, таких как температура, давление и элементный состав. Цель исследования Microsoft заключается в разработке вычислительной платформы, которая может эффективно и точно предсказывать свойства материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений, позволяя проводить виртуальное проектирование материалов без необходимости обширных физических экспериментов.

Текущие методы прогнозирования свойств материалов часто полагаются на статистические подходы, которые могут испытывать трудности с точным улавливанием сложных атомных взаимодействий. В отличие от этого, предложенный метод MatterSim использует техники глубокого обучения для понимания атомных взаимодействий на основе фундаментальных принципов квантовой механики. MatterSim обучается на больших синтетических наборах данных, созданных путем объединения активного обучения, генеративных моделей и молекулярно-динамических симуляций. Это гарантирует полное охватывание пространства материалов. Большой набор данных также позволяет MatterSim точно предсказывать энергии, атомные силы, напряжения и различные свойства материалов по всей периодической таблице, охватывая температуры от 0 до 5000 К и давления до 1000 ГПа. Кроме того, MatterSim предлагает опции настройки для сложных задач прогнозирования путем включения предоставленных пользователем данных, что делает его адаптивным к конкретным требованиям дизайна.

Методология MatterSim основана на техниках глубокого обучения и активного обучения, что позволяет ему понимать атомные взаимодействия на фундаментальном уровне. Благодаря обучению на больших синтетических наборах данных, MatterSim учится предсказывать свойства материалов с высокой точностью, не уступающей методам первых принципов, но с существенно сниженной вычислительной стоимостью. Модель служит в качестве силового поля машинного обучения, способного моделировать различные свойства материалов, включая тепловые, механические и транспортные свойства, а также фазовые диаграммы.

MatterSim достигает десятикратного увеличения точности прогнозирования свойств материалов при конечных температурах и давлениях по сравнению с существующими передовыми моделями. Кроме того, MatterSim обладает высокой эффективностью использования данных, требуя лишь долю данных по сравнению с традиционными методами для достижения сопоставимой точности, что делает его особенно подходящим для сложных задач моделирования. Связывая атомистические модели с измерениями в реальном мире, MatterSim предлагает мощный инструмент для ускорения процессов дизайна и открытия материалов. Интеграция MatterSim с генеративными моделями и обучением с подкреплением имеет дополнительные возможности для улучшения его потенциальной роли в руководстве созданием материалов с желательными свойствами. Прогнозирование свойств материалов в различных условиях существенно снижает затраты, способствует инновациям, улучшает дизайн и гарантирует безопасность продукции. Это в конечном итоге открывает путь к созданию лучших материалов и более глубокому научному пониманию.

Заключение

MatterSim представляет собой значительное достижение в области материаловедения, решая проблему точного прогнозирования свойств материалов по широкому спектру элементов, температур и давлений. Благодаря использованию техник глубокого обучения и больших синтетических наборов данных, MatterSim достигает высокой точности прогнозирования свойств материалов, предлагая при этом опции настройки и высокую эффективность использования данных. Это позволяет исследователям ускорить процессы дизайна и открытия материалов, в конечном итоге разрабатывая новые материалы, специально предназначенные для различных применений.

Проверьте статью и блог. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, группе в Discord и LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с 42 тысячами подписчиков.

Статья Microsoft Researchers Introduce MatterSim: A Deep-Learning Model for Materials Under Real-World Conditions впервые появилась на MarkTechPost.

“`