«`html
Microsoft Researchers Introduce MatterSim: A Deep-Learning Model for Materials Under Real-World Conditions
Методы, такие как молекулярно-динамические симуляции, количественные связи между структурой и свойствами (QSPR) и расчеты 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 полагаются на физический синтез и тестирование, что дорого, занимает много времени и часто непрактично для исследования огромного дизайн-пространства материалов, особенно учитывая различные среды, в которых они могут использоваться.
Решение
Исследователи Microsoft разработали MatterSim, чтобы удовлетворить потребность в точном прогнозировании свойств материалов в поиске инновационных материалов, важных для различных применений, таких как наноэлектроника, накопление энергии и здравоохранение. MatterSim использует техники глубокого обучения для понимания атомных взаимодействий на основе фундаментальных принципов квантовой механики. Он обучается на больших синтетических наборах данных, созданных путем комбинирования активного обучения, генеративных моделей и молекулярно-динамических симуляций. Это обеспечивает полное покрытие пространства материалов и позволяет MatterSim точно предсказывать энергии, атомные силы, напряжения и различные свойства материалов по всей таблице Mendeleev, охватывая температуры от 0 до 5000 K и давления до 1000 ГПа. Кроме того, MatterSim предлагает настраиваемые варианты для сложных задач прогнозирования, включая внедрение предоставленных пользователями данных.
Значение
Методика MatterSim основана на техниках глубокого обучения и активного обучения, что позволяет ему понимать атомные взаимодействия на фундаментальном уровне. 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 симуляции. Путем сокращения затрат на физические эксперименты и улучшения точности прогнозирования свойств материалов MatterSim представляет собой мощный инструмент для ускорения процесса разработки материалов и их открытия.
Поддержка и дополнительные ресурсы
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358. Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
«`
