A recent breakthrough in the realm of machine learning has brought about a significant transformation in the fields of chemistry and materials science. Scientists at Los Alamos National Laboratory have unveiled cutting-edge machine learning interatomic potentials that possess the remarkable ability to forecast molecular energies and atomic forces accurately. This pioneering technology has revolutionized the landscape of simulations, enabling highly efficient processes that not only save time but also reduce costs when compared to conventional computational methods.
Traditionally, molecular dynamics simulations in chemistry heavily relied on physics-based computational models like classical force fields or quantum mechanics. While quantum mechanical models boast high accuracy levels, they come with a hefty computational price tag. On the other hand, classical force fields, though computationally efficient, often lack precision and are only effective for specific systems. The newly introduced machine learning model, ANI-1xnr, adeptly bridges this gap by amalgamating speed, accuracy, and universality.
ANI-1xnr stands as a trailblazing reactive machine learning interatomic potential that stands shoulder-to-shoulder with physics-based computational models in conducting large-scale reactive atomistic simulations. Its standout feature lies in its versatile applicability across a wide spectrum of chemical systems without necessitating continuous reevaluation. The automation of workflows, integrating reactive molecular dynamics simulations, has empowered researchers to embark on a holistic exploration of various chemical systems encompassing elements such as carbon, hydrogen, nitrogen, and oxygen.
This revolutionary model, ANI-1xnr, has demonstrated its flexibility by successfully investigating diverse systems including carbon phase transitions, combustion processes, and prebiotic chemistry scenarios. The simulations conducted were subjected to robust validation exercises, comparing outcomes against experimental data and traditional computational methodologies.
An essential component of the workflow involves the utilization of nanoreactor simulations, which autonomously delve into reactive chemical spaces. This avant-garde approach eliminates the necessity for human intervention by stimulating chemical reactions through high-velocity collisions between molecules. ‘Active learning,’ another pivotal element, harnesses the machine learning potential of ANI-1xnr to steer nanoreactor dynamics and pinpoint structures characterized by significant uncertainty levels. This methodology acts as a safeguard, ensuring heightened accuracy and reliability within the simulations.
The inception of ANI-1xnr symbolizes a monumental milestone in the realm of reactive chemistry on a large scale. In stark contrast to former modeling techniques, ANI-1xnr obviates the call for domain-specific expertise or continual recalibration for each new application. This breakthrough unlocks the potential for researchers from various domains to explore uncharted territories in the realm of chemistry, fostering novel avenues for research ventures and collaborative efforts.
To foster further exploration and collaboration, the research team has generously made the dataset and ANI-1xnr code accessible to the wider research community.
Часто задаваемые вопросы
Что представляют собой машинное обучение межатомные потенциалы?
Машинное обучение межатомные потенциалы — это вычислительные модели, использующие техники искусственного интеллекта для предсказания молекулярных энергий и сил, действующих на атомы. Они позволяют проводить симуляции, экономя время и ресурсы по сравнению с традиционными вычислительными методами, что делает их ценным инструментом в различных научных областях.
В чем различие между машинными обучения межатомными потенциалами и другими вычислительными моделями?
Машинное обучение межатомные потенциалы отличаются от других вычислительных моделей, таких как классические силовые поля или квантовая механика, по эффективности, точности и универсальности. В то время как квантово-механические модели обеспечивают точность, они вычислительно дорогостоящи. С другой стороны, классические силовые поля обеспечивают вычислительную эффективность, но уступают в точности и применимы к конкретным системам. Машинное обучение межатомные потенциалы, такие как ANI-1xnr, совмещают скорость, точность и применимость к широкому спектру химических систем.
Какова значимость ANI-1xnr?
ANI-1xnr является первым реактивным машинным обучением межатомным потенциалом, который конкурирует с физико-основанными вычислительными моделями для масштабных реакционных атомистических симуляций. Он устраняет необходимость постоянной перенастройки и специфических знаний об области, что делает его доступным для ученых из различных областей. ANI-1xnr представляет собой трансформационное развитие в изучении реакционной химии в крупном масштабе.
Источники:
— Лос-Аламосская национальная лаборатория: www.lanl.gov
— Статья в журнале Nature Chemistry: www.nature.com/journal/nchem
— DOI: 10.1038/s41557-023-01427-3
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl