Revolution of Machine Learning in Chemistry and Materials Science

Vedci na Los Alamos National Laboratory úspešne vytvorili strojové učenie interatomických potenciálov, ktoré majú schopnosť predpovedať molekulové energie a sily pôsobiace na atómy. Táto inovatívna technológia umožňuje veľmi efektívne simulácie, ktoré ušetria čas a náklady oproti tradičným výpočtovým metódam.

Tradičný prístup k molekulovým dynamickým simuláciám v chémii spočíval v používaní fyzikálne založených výpočtových modelov, ako sú klasické silové poľa alebo kvantová mechanika. Kvantové mechanické modely sú presné, no nákladné z výpočtového hľadiska. Na druhej strane klasické silové poľa sú výpočtovo efektívne, ale chýbajú presnosť a sú obmedzené na konkrétne systémy. Nový model strojového učenia, ANI-1xnr, kombinuje rýchlosť, presnosť a všeobecnosť, čím premostil priepasť medzi týmito dvoma prístupmi.

ANI-1xnr je prvý reaktívny strojový učiaci sa interatomický potenciál, ktorý súťaží s fyzikálne založenými výpočtovými modelmi pre rozsiahle reaktívne atomistické simulácie. Ponúka jedinečnú výhodu byť aplikovateľný na širokú škálu chemických systémov bez potreby neustáleho prispôsobovania. Automatizácia pracovného postupu, ktorá zahŕňa reaktívne molekulárne dynamické simulácie, umožnila komplexné štúdium rôznych chemických systémov obsahujúcich uhlík, vodík, dusík a kyslík.

ANI-1xnr preukázal svoju všestrannosť úspešným štúdiom systémov, ako sú prechody uhličitých fáz, spálenie a prebiotická chémia. Platnosť simulácií bol potvrdená porovnaním výsledkov s experimentálnymi výsledkami a konvenčnými výpočtovými technikami.

Nerušivou súčasťou pracovného postupu je použitie simulácií nanoreaktora, ktoré autonómne preskúmavajú reaktívny chemický priestor. Tento inovatívny prístup eliminuje potrebu ľudskej intuície prostredníctvom indukovania chemických reakcií vysokorýchlostnými zrážkami molekúl. Ďalším kľúčovým prvkom je aktívne učenie, ktoré využíva strojový učiaci potenciál ANI-1xnr na riadenie dynamiky nanoreaktora a výber štruktúr s vysokou mierou neistoty. Táto metodika zabezpečuje zvýšenú presnosť a spoľahlivosť v simuláciách.

Vývoj ANI-1xnr predstavuje významný míľnik v oblasti reaktívnej chémie vo veľkom meradle. Na rozdiel od predchádzajúcich modelovacích techník ANI-1xnr nevyžaduje odbornosť v oblasti alebo neustále prispôsobovanie pre každý nový prípad použitia. Toto prelomové zlepšenie umožňuje vedcom z rôznych odborov študovať neznámu chémiu a otvára nové cesty pre výskum a spoluprácu.

Na uľahčenie ďalšieho výskumu a spolupráce výskumný tím zverejnil dataset použitý a kód ANI-1xnr je verejne dostupný pre výskumnú komunitu.

Časté otázky

The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar

Privacy policy
Contact