原子級的模擬，真正成為科學研究的基石，正經歷空前的革命。「大規模的人工智能」方法改變了科學家分析和理解材料結構的方式。通過創新的機器學習架構，研究人員可以獲得驚人快速和準確的結果。
每一項技術進步都加強了精確模擬原子相互作用的重要性，巩固了理論與實踐應用之間的聯繫。一個主要挑戰在於管理計算資源，這些資源在進行這些複雜分析時通常非常昂貴。適合更大規模的模型的出現使得科學發現的優化成為可能，推動研究向前邁進。
原子級模擬的重大進展
分子系統的量子計算需要卓越的計算能力。傳統上，這些計算是在最強大的超級計算機上進行，以更好地理解日常產品，如電池和半導體。
新型機器學習方法的開發
來自伯克利大學和洛倫斯伯克利國家實驗室的研究人員開發了一種機器學習方法，顯著加速原子級模擬。這種方法提高了模型的可擴展性，並將模擬所需的計算記憶體減少了超過五倍，與現有模型相比，得到結果的速度提高了十倍以上。
結果的展示及其影響
這項研究的結果已被接受於2024年神經信息處理系統會議 (NeurIPS)，這是一個在人工智能和機器學習領域的重要事件。報告預計於12月13日進行，研究的預印本可在arXiv上找到。
創新的學習架構
伯克利大學的博士生Eric Qu和文章的共同作者解釋說，團隊希望建立一種獨特的機器學習架構。受大型語言模型所用方法的啟發，他們成功提高了對原子運動和相互作用的建模效率。
對材料科學的影響
理解自然中最小的成分為材料科學、化學和藥物開發開辟了新的視野。伯克利實驗室的計算化學家Samuel Blau表示，這個模型幫助科學家更有效地確定化學反應的機制。理解真實系統的複雜化學有助於找到新的控制方式。
利用大型語言模型的潛力
在過去十年中，科學家們利用大量數據集開發了像ChatGPT這樣的大型語言模型。擴展策略通過系統性增加神經網絡中的參數數量，來使得這些模型變得更大且更智能。優化這個過程能帶來顯著的改進。
基於神經網絡的原子間勢能(NNIPs)和模擬挑戰
基於神經網絡的原子間勢能(NNIPs)代表了對於昂貴量子模擬的一種有效替代方案。這些模型使得研究人員能夠更快地預測分子和材料的性質。研究報告的共同作者Aditi Krishnapriyan指出，為NNIPs開發合適的算法尚未得到廣泛探索，這和機器學習的其他領域形成了鮮明對比。
EScAIP架構在科學應用中的作用
伯克利實驗室設計了一種可擴展的NNIP架構，稱為有效擴展的注意力原子間勢能 (EScAIP)。這是一項在科學應用中擴展機器學習模型的重要進展。
數據加速與硬件限制
NNIPs使用由密度泛函理論(DFT)生成的數據，這是一種基於量子力學的預測方法。儘管DFT模擬非常強大，但它們仍然需要龐大的計算資源，這使得大量生成DFT數據變得耗時。機器學習方法實際上可以作為DFT的有效替代模型。
EScAIP的性能能力
新的EScAIP模型能在幾天內對1億個數據點進行訓練，而一個物理約束的NNIP則需要幾週，甚至幾個月的時間。這種快速性為更多的研究小組提供了能力，能夠訓練這些模型。這一進展促進了對以往不容易獲得的工具的使用。
模型的貢獻和表現
EScAIP超越了之前的NNIP模型，在多個基準數據集上達到了最佳性能。這是一個全球性的首創，因為這一模型完全由大學和國家實驗室的研究人員開發和訓練，而沒有大型科技公司的支持。
研究人員Krishnapriyan和Qu鼓勵科學界繼續探索在原子系統中擴展學習模型的想法。他們認為EScAIP是這一領域進一步深入探索的第一步，特別是在計算資源和數據日益增多的情況下。
EScAIP的起源可追溯到一個由伯克利實驗室主導的研究項目，得到能源部的資助。大規模利用GPU資源在大型數據集上進行模型的開發和訓練是取得顯著性能的重要因素，使團隊在Open Catalyst數據集上取得卓越的表現。這是一次重要的成就，樹立了在計算科學領域中獲得先進技術的新標準。
關於推動原子模擬的「大規模AI」方法的常見問題解答
什麼是「大規模AI」方法？
「大規模AI」方法使用機器學習算法來提高原子模擬的速度和效率，使研究人員能更好地理解複雜系統中原子之間的相互作用。
這個方法如何提高原子模擬的速度？
它能將模擬所需的記憶體減少五倍以上，同時相比於現有模型生成結果的速度提高十倍以上。
這個方法可以模擬哪些類型的系統？
這個方法可以應用於多種系統，包括電池、半導體及其他化學複雜材料。
在這個方法中使用神經網絡間相互作用模型(NNIPs)的優勢是什麼？
NNIPs提供了對昂貴的量子模擬的有效替代，使得能夠快速預測分子和材料的性質，這對於化學和材料科學的研究至關重要。
這個方法如何與機器學習的方法相結合？
它將常用於大型語言模型的技術應用於NNIPs的架構和運作，從而提高其效率和精度。
在這一背景下，密度泛函理論(DFT)的重要性體現在哪裡？
DFT至關重要，因為它產生的數據用於訓練機器學習模型，從而加速原子相互作用的模擬。
訓練EScAIP模型需要多少數據？
EScAIP模型可以在1億個數據點的數據集上進行訓練，使其能有效學習和預測特定的原子行為。
EScAIP與其他NNIPs模型有何不同？
EScAIP專注於模型的表達性，而不施加過多的物理約束，從而能夠捕捉數據中複雜的模式。
這個方法對科學領域有什麼影響？
通過使原子模擬更易於獲得和效率更高，使得更多研究人員能探索材料科學、化學和藥物開發的研究新方向。
GPU資源如何為這一方法的發展提供助力？
強大的GPU資源在高性能計算中心的可用性，促成了在大型數據集上成功訓練和優化模型，從而實現領先的結果。
