Een innovatieve ontwikkeling in machine learning heeft de velden van de chemie en materialenkunde getransformeerd. Onderzoekers aan het Los Alamos National Laboratory hebben met succes machine learning interatomaire potentials gecreëerd die in staat zijn om moleculaire energieën en de krachten die op atomen werken te voorspellen. Deze baanbrekende technologie maakt zeer efficiënte simulaties mogelijk die tijd en kosten besparen in vergelijking met traditionele rekenmethoden.
De conventionele benadering van moleculaire dynamica-simulaties in de chemie was afhankelijk van op natuurkunde gebaseerde rekenmodellen zoals klassieke krachtvelden of kwantummechanica. Kwantummechanische modellen zijn accuraat maar rekenintensief, terwijl klassieke krachtvelden rekenmatig efficiënt zijn maar accuraatheid missen en beperkt zijn tot specifieke systemen. Het nieuw ontwikkelde machine learning-model, ANI-1xnr, combineert snelheid, nauwkeurigheid en algemeenheid en overbrugt zo het gat tussen deze twee benaderingen.
ANI-1xnr is het eerste reactieve machine learning interatomaire potential dat de strijd aangaat met op natuurkunde gebaseerde rekenmodellen voor grootschalige reactieve atomistische simulaties. Het biedt het unieke voordeel dat het toepasbaar is op een breed scala aan chemische systemen zonder de noodzaak van voortdurende heraanpassing. De automatisering van de workflow, die reactieve moleculaire dynamica-simulaties omvat, maakte de uitgebreide studie van verschillende chemische systemen met koolstof, waterstof, stikstof en zuurstof mogelijk.
ANI-1xnr heeft zijn veelzijdigheid aangetoond door met succes systemen te bestuderen zoals koolstofaseovergangen, verbranding en prebiotische chemie. De validiteit van de simulaties werd bevestigd door ze te vergelijken met experimentele resultaten en conventionele rekenmethoden.
Een integraal onderdeel van de workflow is het gebruik van nanoreactor-simulaties, die autonoom reactieve chemische ruimten verkennen. Deze innovatieve benadering elimineert de noodzaak van menselijke intuïtie door chemische reacties op te wekken door middel van botsingen van moleculen met hoge snelheid. Actief leren, nog een sleutelcomponent, benut het machine learning-potentieel van ANI-1xnr om nanoreactor-dynamiek aan te sturen en structuren met hoge mate van onzekerheid te selecteren. Deze methodologie waarborgt een grotere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid in de simulaties.
De ontwikkeling van ANI-1xnr markeert een significante mijlpaal in het veld van reactieve chemie op grote schaal. In tegenstelling tot eerdere modelleringstechnieken, heeft ANI-1xnr geen expertise in het domein of voortdurende heraanpassing nodig voor elk nieuw gebruiksscenario. Deze doorbraak stelt wetenschappers uit diverse vakgebieden in staat om onbekende chemie te bestuderen en opent nieuwe mogelijkheden voor onderzoek en samenwerking.
Om verdere onderzoek en samenwerking te bevorderen, heeft het onderzoeksteam de gebruikte dataset en de ANI-1xnr-code beschikbaar gesteld aan de onderzoeksgemeenschap.
FAQ
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com