Eine bahnbrechende Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens hat den Weg für bedeutende Fortschritte in den Gebieten der Chemie und Werkstoffkunde geebnet. Wissenschaftler am Los Alamos National Laboratory haben erfolgreich maschinelle Lernmodelle für interatomare Potentiale geschaffen, die in der Lage sind, molekulare Energien und auf Atome wirkende Kräfte vorherzusagen. Diese Innovation ermöglicht äußerst effiziente Simulationen, die im Vergleich zu herkömmlichen Rechenmethoden Zeit und Kosten sparen.
Der konventionelle Ansatz für molekulardynamische Simulationen in der Chemie beruhte auf physikbasierten Rechenmodellen wie klassischen Kraftfeldern oder der Quantenmechanik. Während quantenmechanische Modelle genau sind, sind sie rechnerisch aufwendig. Andererseits sind klassische Kraftfelder rechnerisch effizient, aber weniger genau und nur für bestimmte Systeme geeignet. Das neu entwickelte maschinelle Lernmodell, ANI-1xnr, schließt die Lücke, indem es Geschwindigkeit, Genauigkeit und Allgemeingültigkeit vereint.
ANI-1xnr ist das erste reaktive maschinelle Lernmodell für interatomare Potentiale, das mit physikbasierten Rechenmodellen für groß angelegte reaktive atomistische Simulationen konkurrieren kann. Es besitzt den einzigartigen Vorteil, auf eine Vielzahl von chemischen Systemen anwendbar zu sein, ohne dass eine ständige Neuanpassung erforderlich ist. Die Automatisierung des Workflows, der reaktive molekulardynamische Simulationen integriert, ermöglicht die umfassende Untersuchung verschiedener chemischer Systeme, die Kohlenstoff, Wasserstoff, Stickstoff und Sauerstoff enthalten.
ANI-1xnr hat seine Vielseitigkeit durch die erfolgreiche Untersuchung einer Vielzahl von Systemen wie Kohlenstoff-Phasenübergängen, Verbrennung und präbiotischer Chemie unter Beweis gestellt. Die Simulationen wurden validiert, indem die Ergebnisse mit Experimenten und herkömmlichen Rechentechniken verglichen wurden.
Ein integraler Bestandteil des Workflows ist die Verwendung von Nanoreaktor-Simulationen, die autonom den reaktiven chemischen Raum erkunden. Dieser innovative Ansatz beseitigt die Notwendigkeit menschlicher Intuition, indem chemische Reaktionen durch Hochgeschwindigkeitskollisionen von Molekülen induziert werden. Aktives Lernen, eine weitere wichtige Komponente, nutzt das maschinelle Lernpotenzial von ANI-1xnr, um die Dynamik des Nanoreaktors zu steuern und Strukturen mit hohem Unsicherheitsgrad auszuwählen. Diese Methodik gewährleistet eine erhöhte Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei den Simulationen.
Die Entwicklung von ANI-1xnr stellt einen bedeutenden Meilenstein auf dem Gebiet der reaktiven Chemie im großen Maßstab dar. Im Gegensatz zu früheren Modellierungstechniken erfordert ANI-1xnr kein Fachwissen oder ständige Neuanpassung für jeden neuen Anwendungsfall. Die Möglichkeit, unbekannte Chemie zu erforschen, steht jetzt Wissenschaftlern aus unterschiedlichsten Bereichen offen.
Um weitere Forschung und Zusammenarbeit zu erleichtern, wurden das vom Forschungsteam verwendete Datensatz und der ANI-1xnr-Code der Forschergemeinschaft öffentlich zugänglich gemacht.
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