Microsoft представила модели MatterSimV1-1M и MatterSimV1-5M
Новые модели в области науки о материалах, основанные на глубоких обучающих методах, предлагают высокую скорость и точность в симуляции свойств материалов при различных температурах и давлениях.
Преимущества моделей MatterSim
- Эффективное предсказание свойств материалов: Модели позволяют быстро и точно прогнозировать такие характеристики, как свободная энергия Гиббса и механические свойства.
- Экономия времени и средств: Ускорение процесса открытия и разработки новых материалов по сравнению с традиционными экспериментальными методами.
- Гибкость и адаптивность: Модели можно настраивать под специфические данные, что снижает потребность в большом объеме исходных данных до 97%.
Применения MatterSim
- Дизайн материалов: Прогнозирование структур и энергий материалов для их разработки.
- Термодинамика и стабильность фаз: Вычисление диаграмм фаз и свободной энергии для анализа стабильности материалов.
- Механические свойства: Точные предсказания механических характеристик, таких как модуль упругости.
- Молекулярная динамика: Модели позволяют проводить симуляции в экстремальных условиях.
Почему MatterSim?
Модели MatterSimV1-1M и MatterSimV1-5M объединяют преимуществ первого принципа с эффективностью машинного обучения, предоставляя исследователям мощный инструмент для решения сложных задач в дизайне материалов.
Как использовать ИИ в вашей компании?
Чтобы ваша компания продолжала развиваться с помощью ИИ, анализируйте возможности применения автоматизации и определяйте ключевые показатели эффективности (KPI). Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и расширяя их на основе полученного опыта.
Получите советы по внедрению ИИ
Если вам нужны рекомендации по интеграции ИИ, свяжитесь с нами.
Изучите, как Flycode.ru может изменить ваши бизнес-процессы с помощью решений на основе ИИ.
