Un incredibile sviluppo nel campo dell’apprendimento automatico ha rivoluzionato la chimica e la scienza dei materiali. I ricercatori del Los Alamos National Laboratory hanno creato con successo dei potenziali interatomici basati sull’apprendimento automatico che hanno il potere di prevedere le energie molecolari e le forze che agiscono sugli atomi. Questa innovazione consente simulazioni altamente efficienti che risparmiano tempo ed expense rispetto ai metodi computazionali tradizionali.
L’approccio convenzionale alle simulazioni di dinamica molecolare in chimica si è basato su modelli computazionali basati sulla fisica come i campi di forza classici o la meccanica quantistica. Mentre i modelli meccanici quantistici sono accurati, risultano computazionalmente costosi. D’altra parte, i campi di forza classici sono efficienti dal punto di vista computazionale ma mancano di precisione e sono adatti solo per sistemi specifici. Il modello basato sull’apprendimento automatico ANI-1xnr, appena sviluppato, colma questo divario combinando velocità, precisione e generalità.
L’ANI-1xnr è il primo potenziale interatomico basato sull’apprendimento automatico reattivo a competere con modelli computazionali basati sulla fisica per simulazioni atomistiche reattive su larga scala. Ha il vantaggio unico di essere applicabile a una vasta gamma di sistemi chimici senza la necessità di continui adattamenti. L’automazione del flusso di lavoro, che incorpora simulazioni di dinamica molecolare reattiva, ha permesso lo studio esaustivo di vari sistemi chimici contenenti carbonio, idrogeno, azoto e ossigeno.
L’ANI-1xnr ha dimostrato la sua versatilità studiando con successo una serie di sistemi, tra cui transizioni di fase del carbonio, combustione e chimica prebiotica. Le simulazioni sono state validate confrontando i risultati con esperimenti e tecniche computazionali convenzionali.
Parte integrante del flusso di lavoro è l’uso di simulazioni con nanoreattori, che esplorano autonomamente lo spazio chimico reattivo. Questo approccio innovativo elimina la necessità di intuizione umana inducendo reazioni chimiche tramite collisioni ad alta velocità di molecole. L’apprendimento attivo, un altro componente chiave, sfrutta il potenziale di apprendimento automatico di ANI-1xnr per guidare la dinamica dei nanoreattori e selezionare strutture con elevati livelli di incertezza. Questa metodologia garantisce un’elevata accuratezza e affidabilità nelle simulazioni.
Lo sviluppo di ANI-1xnr rappresenta una pietra miliare significativa nel campo della chimica reattiva su larga scala. A differenza delle tecniche di modellazione precedenti, ANI-1xnr non richiede competenze specifiche o continui adattamenti per ogni nuovo caso d’uso. La possibilità di studiare chimiche sconosciute è ora accessibile a scienziati provenienti da una vasta gamma di settori.
Per facilitare ulteriori ricerche e collaborazioni, il dataset utilizzato dal team di ricerca e il codice ANI-1xnr sono resi pubblicamente disponibili alla comunità scientifica.
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