Модель глубокого обучения MatterSim для материалов в реальных условиях

 Microsoft Researchers Introduce MatterSim: A Deep-Learning Model for Materials Under Real-World Conditions

“`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.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…