Jaunā mašīnmācīšanās tehnoloģija ir radikāli pārveidojusi ķīmijas un materiālo zinātnes jomas. Losalamosas Nacionālajā laboratorijā veiktie pētījumi ir veiksmīgi radījuši mašīnmācīšanās metienpotenciālus, kuri spēj paredzēt molekulāro enerģiju un spēkus, kas iedarbojas uz atomiem. Šī inovatīvā tehnoloģija ļauj veikt augsti efektīvas simulācijas, kuras ietaupa laiku un izdevumus salīdzinājumā ar tradicionālajām skaitliskajām metodēm.
Konvencionālais pieeja molekulāro dinamikas simulācijās ķīmijā ir balstījies uz fizikāli balstītām skaitliskajām modeļiem, piemēram, klasiskajām spēku laukiem vai kvantu mehāniku. Lai kvantu mehāniskie modeļi ir precīzi, tie ir skaitliski dārgi. No otras puses, klasiskie spēka lauki ir skaitliski efektīvi, bet trūkst precizitātes un ir piemēroti tikai konkrētiem sistēmām. Jaunattīstītais mašīnmācīšanās modelis ANI-1xnr savieno ātrumu, precizitāti un vispārīgumu, tiltot šo plaisu.
ANI-1xnr ir pirmais reaktīvais mašīnmācīšanās metienpotenciāls, kas konkurē ar fizikāli balstītajiem skaitliskajiem modeļiem lielo mērogu reaktīvo atomistisko simulāciju veikšanā. Tas sniedz unikālu priekšrocību – piemērojams plašam ķīmisko sistēmu klāstam bez nepārtrauktas pielāgošanas. Darbplūsmas automatizācija, kas iekļauj reaktīvo molekulāro dinamikas simulācijas, ļauj veikt plašu pētījumu par dažādām ķīmiskām sistēmām, kurās ir oglekli, ūdeņradi, slāpekli un skābekli.
ANI-1xnr ir izrādījis savu pārvēršanās spēju, veiksmīgi pētot sistēmas, piemēram, oglekļa fāžu pārejas, degšanu un prebiotisko ķīmiju. Simulācijas tika validētas, salīdzinot rezultātus ar eksperimentiem un konvencionālajām skaitliskajām tehnikām.
Svarīgs darba plūsmas elements ir nanoreaktoru simulāciju izmantošana, kas autonomi pēta reaktīvo ķīmisko telpu. Šī inovatīvā pieeja izslēdz cilvēka intuīcijas nepieciešamību, izraisot ķīmiskās reakcijas, izmantojot molekulu augstās ātruma sadursmes. Aktīvā mācīšanās ir vēl viens nozīmīgs komponents, izmantojot ANI-1xnr mašīnmācīšanās potenciālu, lai vadītu nanoreaktoru dinamiku un atlasītu struktūras ar augstu nenoteiktības līmeni. Šī metodoloģija nodrošina palielinātu precizitāti un uzticamību simulācijās.
ANI-1xnr attīstība ir nozīmīgs sasniegums reaktīvās ķīmijas jomā mērogā. Atšķirībā no iepriekšējiem modeļiem, ANI-1xnr neprasa jomas ekspertīzi vai pastāvīgu pielāgošanu katram jaunam lietojumam. Šī pāreja ļauj zinātniekiem no dažādām nozarēm pētīt nezināmu ķīmiju un atver jaunas iespējas pētniecībai un sadarbībai.
Lai veicinātu tālākus pētījumus un sadarbību, pētniecības komanda ir padarījusi izmantoto datukopu un ANI-1xnr kodu publiski pieejamu pētniecības kopienai.
Bieži uzdotie jautājumi
1. Kas ir mašīnmācīšanās metienpotenciāli?
Mašīnmācīšanās metienpotenciāli ir skaitliskie modeļi, kas izmanto mākslīgā intelekta tehnikas, lai paredzētu molekulāro enerģiju un spēkus, kas darbojas uz atomiem. Tie ļauj veikt simulāciju, kas ne tikai ietaupa laiku un izdevumus salīdzinājumā ar tradicionālajām skaitliskajām metodēm, bet arī ir vērtīgs rīks dažādās zinātnes jomās.
2. Kā atšķiras mašīnmācīšanās metienpotenciāli no citiem skaitliskajiem modeļiem?
Mašīnmācīšanās metienpotenciāli atšķiras no citiem skaitliskajiem modeļiem, piemēram, klasiskajiem spēku laukiem vai kvantu mehāniku, ar savu efektivitāti, precizitāti un vispārīgumu. Kamēr kvantu mehāniskie modeļi nodrošina precizitāti, tie ir skaitliski dārgi. No otras puses, klasiskie spēku lauki piedāvā skaitlisku efektivitāti, bet trūkst precizitātes un ir ierobežoti uz konkrētiem sistēmām. Mašīnmācīšanās metienpotenciāli, piemēram, ANI-1xnr tilpina šo plaisu, piedāvājot līdzsvaru starp ātrumu, precizitāti un piemērojamību plašam ķīmisko sistēmu klāstam.
3. Kāda ir ANI-1xnr nozīme?
ANI-1xnr ir pirmais reaktīvais mašīnmācīšanās metienpotenciāls, kas konkurē ar fizikāli balstītajiem skaitliskajiem modeļiem lielo mērogu reaktīvo atomistisko simulāciju veikšanā. Tas novērš nepieciešamību nepārtraukti pielāgot un jomas ekspertīzi, padara to pieejamu zinātniekiem no dažādām jomām. ANI-1xnr simbolizē pārveidošanu reaktīvās ķīmijas pētniecībā mērogā.
Avoti:
– Losalamosas Nacionālo laboratoriju: lanl.gov
– Nature ķīmijas žurnāls: nature.com
– DOI: 10.1038/s41557-023-01427-3
The source of the article is from the blog yanoticias.es