“`html
Методы прогнозирования свойств материалов: проблемы и решения
Методы, такие как молекулярно-динамические симуляции, количественные структурно-свойственные отношения (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. Данные методы для разработки материалов опираются на физическую синтез и испытания, что является дорогостоящим, затратным по времени и часто непрактичным для исследования огромного пространства дизайна материалов, особенно учитывая различные среды, в которых они могут работать.
Анализ сложных взаимодействий атомов в материалах
Исследователи Microsoft разработали MatterSim для решения задачи точного прогнозирования свойств материалов в поиске инновационных материалов, критически важных для различных применений, таких как наноэлектроника, накопление энергии и здравоохранение. Ключевая проблема обусловлена сложными атомными взаимодействиями в материалах, которые подвержены воздействию нескольких факторов окружающей среды, таких как температура, давление и состав элементов. Цель исследований Microsoft – разработать вычислительную структуру, которая может эффективно и точно предсказывать свойства материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений, позволяя создавать материалы виртуально, без необходимости обширного физического экспериментирования.
Преимущества MatterSim в сравнении с существующими методами
В отличие от текущих методов прогнозирования свойств материалов, которые часто полагаются на статистические подходы и могут испытывать трудности с точным отражением атомных взаимодействий, 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, чтобы обеспечить полное покрытие 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.
Преимущества MatterSim в прогнозировании свойств материалов
MatterSim обеспечивает десятикратное увеличение 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. Мост между атомистическими моделями и измерениями в реальном мире, MatterSim предлагает мощный инструмент для ускорения процесса разработки и открытия материалов. Интеграция MatterSim с генеративными моделями ИИ и обучением с подкреплением также имеет потенциал усилить его роль в управлении созданием материалов с желательными свойствами.
Выводы
MatterSim представляет собой значительное достижение в области материаловедения, решая задачу точного прогнозирования свойств материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений. Благодаря использованию методов глубокого обучения и больших синтетических наборов данных MatterSim достигает высокой точности в прогнозировании свойств материалов, предлагая при этом опции настройки и высокую эффективность использования данных. Это позволяет исследователям ускорить процессы разработки и открытия материалов, в конечном итоге, разрабатывая новые материалы, специально предназначенные для различных применений.
Подробнее ознакомьтесь с работой статья и блог. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также подписывайтесь на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему подпишитесь на наш Subreddit.
Пост Microsoft Researchers Introduce MatterSim: A Deep-Learning Model for Materials Under Real-World Conditions опубликован на MarkTechPost.
Использование ИИ в бизнесе
Если ваша компания хочет использовать искусственный интеллект для развития и оставаться в числе лидеров, обратитесь к нам. Мы поможем вам анализировать возможности внедрения автоматизации с использованием ИИ, определить области, в которых ваши клиенты могут получить выгоду от использования ИИ, а также выбрать подходящие решения из множества вариантов ИИ на рынке. Мы предложим поэтапное внедрение ИИ-решений, начиная с небольших проектов, анализируя результаты и ключевые показатели эффективности, и расширим автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Для получения советов по внедрению ИИ, обращайтесь к нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале Telegram или на Twitter.
Попробуйте использовать AI Sales Bot AI Sales Bot. Этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab AI Lab. Будущее уже здесь!