En banbrytande utveckling inom maskininlärning har banat väg för betydande framsteg inom kemi- och materialvetenskapen. Forskare vid Los Alamos National Laboratory har framgångsrikt skapat maskininlärningsinteratomiska potentialer som har förmågan att förutsäga molekylära energier och krafter som verkar på atomer. Denna innovation möjliggör högt effektiva simuleringar som sparar tid och kostnader jämfört med traditionella beräkningsmetoder.
Den konventionella metoden för molekylärdynamiksimuleringar inom kemin har varit beroende av fysikbaserade beräkningsmodeller såsom klassiska kraftfält eller kvantmekanik. Medan kvantmekaniska modeller är precisa är de beräkningsmässigt dyra. Å andra sidan är klassiska kraftfält beräkningsmässigt effektiva men saknar precision och är endast lämpliga för specifika system. Den nyskapade maskininlärningsmodellen, ANI-1xnr, överbryggar klyftan genom att kombinera hastighet, precision och generell användning.
ANI-1xnr är den första reaktiva maskininlärningsinteratomiska potentialen som kan konkurrera med fysikbaserade beräkningsmodeller för storskaliga reaktiva atomistiska simuleringar. Den har den unika fördelen att vara tillämpbar på en bred skala av kemiska system utan behov av kontinuerlig omjustering. Automatiseringen av arbetsflödet, som innefattar reaktiva molekylärdynamiksimuleringar, möjliggjorde en omfattande studie av olika kemiska system innehållande kol, väte, kväve och syre.
ANI-1xnr har visat sin mångsidighet genom att framgångsrikt studera ett antal system, inklusive kol-fastransitioner, förbränning och prebiotisk kemi. Simuleringarna validerades genom jämförelse med experiment och konventionella beräkningsmetoder.
En integrerad del av arbetsflödet är användningen av nanoreaktorsimuleringar, som autonomt utforskar reaktivt kemiskt utrymme. Detta banbrytande tillvägagångssätt eliminerar behovet av mänsklig intuition genom att inducera kemiska reaktioner genom höghastighetskollisioner mellan molekyler. Aktivt lärande, en annan nyckelkomponent, utnyttjar maskininlärningspotentialen hos ANI-1xnr för att driva nanoreaktordynamik och välja strukturer med hög osäkerhetsnivå. Denna metod säkerställer ökad precision och tillförlitlighet i simuleringarna.
Utvecklingen av ANI-1xnr representerar en betydande milstolpe inom reaktiv kemi i storskal. Till skillnad från tidigare modelleringstekniker kräver inte ANI-1xnr domänexpertis eller kontinuerlig omjustering för varje ny användning. Möjligheten att studera okänd kemi är nu tillgänglig för forskare från en mångfald av områden.
För att underlätta ytterligare forskning och samarbete är datasetet som användes av forskningsteamet och ANI-1xnr-koden offentligt tillgängliga för forskarsamhället.
FAQ
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br