O dezvoltare revoluționară în domeniul învățării automate a revoluționat domeniile chimiei și științei materialelor. Laboratorul Național Los Alamos a creat cu succes potențiale interatomice de învățare automată care au capacitatea de a prezice energiile moleculare și forțele acționând asupra atomilor. Această tehnologie inovativă permite simulări extrem de eficiente care economisesc timp și bani în comparație cu metodele computaționale tradiționale.
Abordarea convențională în simulările de dinamică moleculară în chimie s-a bazat pe modele computaționale bazate pe fizică, cum ar fi câmpurile de forță clasice sau mecanica cuantică. Modelele mecanicii cuantice sunt precise, dar foarte costisitoare din punct de vedere computațional, în timp ce câmpurile de forță clasice sunt eficiente din punct de vedere computațional, dar lipsesc de precizie și sunt limitate la sisteme specifice. Modelul de învățare automată nou dezvoltat, ANI-1xnr, combină viteză, precizie și generalitate, punând capăt acestei discrepanțe.
ANI-1xnr este primul potențial interatomic reactiv de învățare automată care concurează cu modelele computaționale bazate pe fizică pentru simulările atomistice reactivie pe scară largă. Aceasta oferă avantajul unic de a fi aplicabilă unei game largi de sisteme chimice fără necesitatea ajustării constante. Automatizarea fluxului de lucru, care încorporează simulările reactive de dinamică moleculară, a permis studiul amănunțit al diferitelor sisteme chimice care conțin carbon, hidrogen, azot și oxigen.
ANI-1xnr și-a demonstrat versatilitatea studiind cu succes sisteme precum tranzițiile de fază ale carbonului, combustia și chimia prebiotică. Valabilitatea simulărilor a fost confirmată prin compararea rezultatelor cu experimentele și tehnicile computaționale tradiționale.
O parte integrantă a fluxului de lucru o reprezintă utilizarea simulărilor cu nano-reactoare, care explorează autonom spațiul chimic reactiv. Această abordare inovatoare elimină nevoia de intuiție umană, inducând reacții chimice prin ciocniri cu mare viteză între molecule. Învățarea activă, un alt component cheie, valorifică potențialul de învățare automată al ANI-1xnr pentru a conduce dinamica nano-reactorului și a selecta structurile cu un grad ridicat de incertitudine. Această metodologie asigură o precizie și o fiabilitate sporite în simulări.
Dezvoltarea ANI-1xnr marchează un moment semnificativ în domeniul chimiei reactive la scară. Spre deosebire de tehnicile de modelare anterioare, ANI-1xnr nu necesită expertiză de domeniu sau ajustare constantă pentru fiecare caz de utilizare nou. Această inovație permite cercetătorilor din domenii variate să studieze chimia necunoscută și deschide noi oportunități pentru cercetare și colaborare.
Pentru a facilita cercetarea și colaborarea ulterioare, echipa de cercetare a pus la dispoziție setul de date utilizat și codul ANI-1xnr comunității științifice.
FAQ
Ce sunt potențialele interatomice de învățare automată?
Potențialele interatomice de învățare automată sunt modele computaționale care utilizează tehnici de inteligență artificială pentru a prezice energiile moleculare și forțele care acționează asupra atomilor. Acestea permit simulări care economisesc timp și bani în comparație cu metodele computaționale tradiționale, făcându-le o unealtă valoroasă în diferite domenii științifice.
Care este diferența dintre potențialele interatomice de învățare automată și alte modele computaționale?
Potențialele interatomice de învățare automată diferă de alte modele computaționale, cum ar fi câmpurile de forță clasice sau mecanica cuantică, în ceea ce privește eficiența, precizia și generalitatea lor. În timp ce modelele mecanicii cuantice oferă precizie, acestea sunt costisitoare din punct de vedere computațional. Pe de altă parte, câmpurile de forță clasice oferă eficiență computațională, dar lipsesc de precizie și sunt limitate la anumite sisteme. Potențialele interatomice de învățare automată, precum ANI-1xnr, vin să acopere acest decalaj oferind un echilibru între viteză, precizie și aplicabilitate la o gamă largă de sisteme chimice.
Care este semnificația ANI-1xnr?
ANI-1xnr este primul potențial interatomic reactiv de învățare automată care concurează cu modelele computaționale bazate pe fizică pentru simulări atomistice reactivite pe scară largă. Elimină necesitatea ajustării constante și a expertizei de domeniu, făcându-le accesibile cercetătorilor din diferite domenii. ANI-1xnr reprezintă o dezvoltare transformatoare în studiul chimiei reactive la scară.
Sursa: [Laboratorul Național Los Alamos](https://www.lanl.gov/)
The source of the article is from the blog lisboatv.pt