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微軟發(fā)布 MatterSim 模型:模擬材料、預(yù)測性能,AI 探索材料設(shè)計的無限可能

人工智能
微軟研究院科學(xué)智能中心近日推出 MatterSim 模型,能夠在廣泛的元素、溫度和壓力范圍內(nèi),準(zhǔn)確高效地模擬材料和預(yù)測性能,助力材料設(shè)計的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

5 月 15 日消息,微軟研究院科學(xué)智能中心(Microsoft Research AI for Science)近日推出 MatterSim 模型,能夠在廣泛的元素、溫度和壓力范圍內(nèi),準(zhǔn)確高效地模擬材料和預(yù)測性能,助力材料設(shè)計的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

新材料探索對納米電子學(xué)、能量儲存和醫(yī)療健康等多個領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步至關(guān)重要。材料設(shè)計中的一個核心難點是如何在不進(jìn)行實際合成和測試的情況下預(yù)測材料屬性。

由于新材料可能涉及元素周期表中 118 種元素的任意組合,且其合成和工作溫度、壓力范圍極廣,這些因素極大地影響了材料內(nèi)部原子的相互作用,使得準(zhǔn)確預(yù)測材料屬性和行為模擬變得極為困難。

微軟設(shè)計的 MatterSim 模型結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù),學(xué)習(xí)原子之間的相互作用,在絕對零度到 5000 開爾文、從標(biāo)準(zhǔn)大氣壓到一千萬倍大氣壓范圍內(nèi),模擬金屬、氧化物、硫化物、鹵化物及其不同狀態(tài)(如晶體、非晶固體和液體)等多種材料。

MatterSim 的訓(xùn)練過程使用了大規(guī)模的合成數(shù)據(jù)。為了獲得這些訓(xùn)練數(shù)據(jù),研究員們結(jié)合了主動學(xué)習(xí)、分子動力學(xué)模擬和生成模型等技術(shù),構(gòu)建了高效的數(shù)據(jù)生成方案。

這種數(shù)據(jù)生成策略確保了模型對材料空間的廣泛覆蓋,使其能夠以與第一性原理預(yù)測相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確度,預(yù)測材料在原子層面的能量、力和應(yīng)力。

MatterSim 在進(jìn)行精細(xì)材料模擬、性能預(yù)測時,能夠降低 90%-97% 的數(shù)據(jù)需求量。通過 MatterSim 的定制化功能對該任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化,MatterSim 只需要 3% 的原始數(shù)據(jù),就能達(dá)到預(yù)期的實驗精度模擬。

圖3:MatterSim 在進(jìn)行精細(xì)材料模擬、性能預(yù)測時,能夠降低90%-97%的數(shù)據(jù)需求量。圖3:MatterSim 在進(jìn)行精細(xì)材料模擬、性能預(yù)測時,能夠降低90%-97%的數(shù)據(jù)需求量。

圖 3:MatterSim 在進(jìn)行精細(xì)材料模擬、性能預(yù)測時,能夠降低 90%-97% 的數(shù)據(jù)需求量。

IT之家附上參考地址

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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