Nedavni napredak u području strojnog učenja značajno je promijenio kemijsku i materijalsku znanost. Znanstvenici iz Nacionalnog laboratorija Los Alamos uspješno su stvorili modele strojnog učenja interatomske potencijale koji imaju sposobnost predviđanja molekularnih energija i sila koje djeluju na atome. Ova inovativna tehnologija omogućuje visoko učinkovite simulacije koje štede vrijeme i troškove u usporedbi s tradicionalnim računalnim metodama.
Tradicionalni pristup simulacijama molekularne dinamike u kemiji oslanjao se na računalne modele temeljene na fizici poput klasičnih polja sila ili kvantne mehanike. Kvantno-mehanički modeli su precizni, ali su računalno skupi. S druge strane, klasična polja sila su računalno učinkovita, ali nedostaju im preciznost i primjenjivost samo na određene sustave. Novostvoreni model strojnog učenja, ANI-1xnr, spaja brzinu, preciznost i općenitost, povezujući te dvije metode.
ANI-1xnr je prvi reaktivni model strojnog učenja interatomske potencijale koji se natječe s računalnim modelima temeljenim na fizici za reaktivne atomističke simulacije velikog opsega. Ima jedinstvenu prednost primjenjivosti na širok raspon kemijskih sustava bez stalnog prilagođavanja. Automatizacija radnog toka, koja uključuje reaktivne simulacije molekularne dinamike, omogućila je temeljito proučavanje različitih kemijskih sustava koji sadrže ugljik, vodik, dušik i kisik.
ANI-1xnr je pokazao svoju svestranost uspješno proučavajući sustave poput prijelaza faze ugljika, izgaranja i prebiotske kemije. Valjanost simulacija potvrđena je usporedbom rezultata s eksperimentima i konvencionalnim računalnim tehnikama.
Ključan dio radnog toka je upotreba simulacija nanoreaktora, koji autonomno istražuju reaktivni kemijski prostor. Ovaj inovativni pristup eliminira potrebu za ljudskom intuicijom poticanjem kemijskih reakcija visokom brzinom sudara molekula. Aktivno učenje, još jedna ključna komponenta, iskorištava potencijal strojnog učenja ANI-1xnr za upravljanje dinamikom nanoreaktora i odabir struktura s visokim razinama neizvjesnosti. Ova metodologija osigurava povećanu točnost i pouzdanost simulacija.
Razvoj ANI-1xnr predstavlja značajno postignuće u području reaktivne kemije u velikom mjerilu. Za razliku od prethodnih modeliranja, ANI-1xnr ne zahtijeva stručnost u određenom području ili stalno prilagođavanje za svaki novi slučaj upotrebe. Ova revolucionarna tehnologija omogućuje znanstvenicima iz različitih područja proučavanje nepoznate kemije i otvara nove rute za istraživanje i suradnju.
Za olakšavanje daljnjih istraživanja i suradnje, tim istraživača stavio je na raspolaganje skup podataka koji koristi i kôd ANI-1xnr široj znanstvenoj zajednici.
Često postavljana pitanja (FAQ)
The source of the article is from the blog maestropasta.cz