Microsoft udostępnia MatterSimV1-1M i MatterSimV1-5M na GitHubie – nowy krok w głębokim uczeniu dla precyzyjnych i wszechstronnych symulacji atomowych w nauce o materiałach

Microsoft wprowadza zaawansowane modele MatterSimV1-1M i MatterSimV1-5M dla nauk materiałowych

Microsoft po raz kolejny udowadnia swoje zaangażowanie w rozwój nauki i technologii, udostępniając na platformie GitHub nowatorskie modele o nazwach MatterSimV1-1M i MatterSimV1-5M. Te przełomowe modele głębokiego uczenia maszynowego zostały specjalnie zaprojektowane do symulacji atomistycznych, umożliwiając precyzyjne modelowanie właściwości materiałów w zróżnicowanych warunkach – od ekstremalnych temperatur po wysokie ciśnienia. Dzięki temu naukowcy oraz inżynierowie zyskują narzędzie, które znacząco przyspieszy odkrywanie nowych materiałów i optymalizację ich właściwości.

—

Szybsze prognozowanie właściwości materiałów

W przeszłości proces odkrywania i projektowania nowych materiałów był czasochłonny, kosztowny i opierał się głównie na metodach eksperymentalnych oraz podejściu prób i błędów. MatterSim wprowadza rewolucyjne podejście poprzez zastosowanie modeli uczenia maszynowego jako pola siłowego, które umożliwiają symulację materiałów w realistycznych warunkach termodynamicznych – nawet do temperatur rzędu 5000 K i ciśnień wynoszących 1000 GPa. Modele te, oparte na milionach obliczeń pierwszych zasad, dostarczają precyzyjnych informacji o właściwościach materiałów, takich jak dynamika kryształów czy stabilność fazowa.

MatterSimV1-1M, oparty na milionie punktów danych, jest zoptymalizowany pod kątem ogólnych symulacji. Z kolei MatterSimV1-5M, który korzysta z pięciu milionów punktów danych, oferuje jeszcze większą dokładność, umożliwiając analizę bardziej złożonych układów i materiałów.

—

Wyjątkowa dokładność i możliwości

Jednym z kluczowych sukcesów modeli MatterSim jest ich zdolność do precyzyjnego przewidywania szeregu właściwości materiałów, takich jak energia swobodna Gibbsa, przejścia fazowe czy zachowanie mechaniczne. W porównaniu do dotychczasowych modeli, MatterSim osiąga nawet dziesięciokrotną poprawę w precyzji przewidywań. Dzięki temu średni błąd bezwzględny (MAE) wynosi zaledwie 36 meV/atom dla danych obejmujących szerokie zakresy temperatur i ciśnień.

Modele MatterSim wyróżniają się również zaawansowaną architekturą, która integruje głębokie sieci neuronowe grafowe oraz techniki świadome niepewności, co pozwala na lepszą generalizację wyników. Dzięki aktywnemu uczeniu się modele te są w stanie iteracyjnie wzbogacać swoje zestawy danych, uwzględniając obszary mniej reprezentowane w przestrzeni projektowania materiałów.

—

Kluczowe zastosowania modeli MatterSim

Modele MatterSim znajdują zastosowanie w szerokim zakresie badań i projektów inżynieryjnych. Oto najważniejsze z nich:

– Projektowanie materiałów: Przewidywanie struktury materiałów w stanie podstawowym oraz ich właściwości energetycznych, co pomaga w odkrywaniu i opracowywaniu materiałów o pożądanych parametrach.
– Termodynamika i stabilność fazowa: Obliczanie energii swobodnej Gibbsa oraz diagramów fazowych, co pozwala na ocenę stabilności materiałów w różnych warunkach.
– Właściwości mechaniczne: Precyzyjne przewidywanie właściwości, takich jak moduł masowy, co jest kluczowe dla aplikacji inżynieryjnych.
– Symulacje fononów: Modelowanie drgań sieci krystalicznej, co ma znaczenie dla zrozumienia przewodnictwa cieplnego oraz stabilności dynamicznej.
– Dynamika molekularna: Symulowanie materiałów w ekstremalnych warunkach, takich jak wysokie temperatury i ciśnienia, przy minimalnych kosztach obliczeniowych.

—

Możliwość dostosowania do specyficznych potrzeb

Jednym z największych atutów modeli MatterSim jest ich elastyczność. Naukowcy mogą dostosować model do konkretnych potrzeb, wykorzystując dane specyficzne dla danej dziedziny. Takie podejście pozwala na redukcję wymagań dotyczących danych nawet o 97%. Na przykład dostosowanie modeli MatterSim do symulacji wody na wyższym poziomie teoretycznym wymagało jedynie 3% danych w porównaniu do treningu modelu od podstaw.

—

Wybitne osiągnięcia i szeroki zakres zastosowań

Modele MatterSim znacząco wyprzedzają uniwersalne pola siłowe w przewidywaniu właściwości energetycznych, sił oraz naprężeń materiałów. Ich zdolność do symulacji dynamiki molekularnej w 118 różnych systemach materiałowych podkreśla ich uniwersalność i stabilność. W przypadku zastosowań wymagających wysokiej precyzji, MatterSimV1-5M dostarcza wyjątkowe wyniki, utrzymując wskaźnik sukcesu na poziomie ponad 90% nawet w ekstremalnych warunkach. Pretrening na niezwykle rozbudowanym zestawie danych obejmującym 17 milionów struktur zapewnia szerokie pokrycie kompozycyjne i konfiguracyjne, otwierając nowe możliwości w projektowaniu i odkrywaniu materiałów.

—

Podsumowanie

MatterSimV1-1M i MatterSimV1-5M to narzędzia, które łączą precyzję obliczeń pierwszych zasad z wydajnością uczenia maszynowego. Stanowią one istotny krok naprzód w możliwości symulacji i przewidywania właściwości materiałów, oferując naukowcom niezwykłą dokładność przy znacznie niższych kosztach obliczeniowych. Dzięki szerokiemu wachlarzowi zastosowań, od odkrywania nowych materiałów po budowę diagramów fazowych, MatterSim wspiera naukowców w rozwiązywaniu najbardziej złożonych wyzwań związanych z projektowaniem materiałów i inżynierią. Modele są już dostępne na GitHubie, gdzie badacze z całego świata mogą je wykorzystywać do realizacji swoich projektów badawczych i inżynieryjnych.