En banebrydende udvikling inden for maskinlæring har banet vejen for betydelige fremskridt inden for kemi og materialevidenskab. Forskere på Los Alamos National Laboratory har succesfuldt skabt maskinlæring interatomære potentialer, der har evnen til at forudsige molekylære energier og kræfter, der virker på atomer. Denne innovation muliggør meget effektive simuleringer, der sparer tid og omkostninger sammenlignet med traditionelle beregningsmetoder.
Den konventionelle tilgang til molekylære dynamiksimulationer i kemi har været afhængig af fysikbaserede beregningsmodeller såsom klassiske kraftfelter eller kvantemekanik. Mens kvantemekaniske modeller er præcise, er de beregningsmæssigt dyre. På den anden side er klassiske kraftfelter beregningsmæssigt effektive, men mangler nøjagtighed og er kun velegnede til specifikke systemer. Den nyudviklede maskinlæring model, ANI-1xnr, broer kløften ved at kombinere hastighed, nøjagtighed og generalitet.
ANI-1xnr er det første reaktive maskinlæring interatomære potentiale, der konkurrerer med fysikbaserede beregningsmodeller til storskala reaktive atomistiske simulationer. Det har den unikke fordel ved at være anvendelig på en bred vifte af kemiske systemer uden behov for konstant tilpasning. Automatiseringen af arbejdsgangen, der inkorporerer reaktive molekylære dynamiksimulationer, muliggjorde en omfattende undersøgelse af forskellige kemiske systemer indeholdende kulstof, hydrogen, nitrogen og oxygen.
ANI-1xnr har vist sin alsidighed ved succesfuldt at studere en række systemer, herunder kulstoffaseovergange, forbrænding og prækemisk kemi. Simulationerne blev valideret ved at sammenligne resultaterne med eksperimenter og konventionelle beregningsmetoder.
En integreret del af arbejdsgangen er brugen af nanoreaktorsimulationer, der autonomt udforsker reaktivt kemisk rum. Denne banebrydende tilgang fjerner behovet for menneskelig intuition ved at inducere kemiske reaktioner gennem højhastighedskollisioner med molekyler. Aktiv læring, en anden vigtig komponent, udnytter ANI-1xnr’s maskinlæringsevne til at drive nanoreaktordynamik og vælge strukturer med høje niveauer af usikkerhed. Denne metode sikrer øget nøjagtighed og pålidelighed i simulationerne.
Udviklingen af ANI-1xnr repræsenterer et betydeligt skridt i retning af reaktiv kemi på storskala. I modsætning til tidligere modelleringsteknikker kræver ANI-1xnr ikke domæneekspertise eller konstant tilpasning til hver ny anvendelse. Muligheden for at studere ukendt kemi er nu tilgængelig for videnskabsfolk fra en bred vifte af områder.
For at lette yderligere forskning og samarbejde er datasættet, som forskerholdet brugte, og ANI-1xnr-koden offentligt tilgængelig for forskersamfundet.
FAQ
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl