Microsoft nutzt KI plus HPC, um 32 Millionen neue Materialien zu analysieren

Microsoft hat mit dem Pacific Northwest National Laboratory zusammengearbeitet, um mithilfe von KI und High-Performance-Computing (HPC)-Technologie 3.200 neue Materialkandidaten zu modellieren und so die Entwicklung hocheffizienter Materialien für wiederaufladbare Batterien zu beschleunigen. Dieses Gemeinschaftsprojekt zielt darauf ab, die zukünftigen Entwicklungsziele von Microsoft zu unterstützen und 250 Jahre Forschungsgeschichte der menschlichen Chemie in das Datenmodell einzubeziehen, um eine starke Unterstützung für zukünftige wissenschaftliche Forschung zu bieten.

Azure Quantum Elements

Für dieses Projekt nutzten Microsoft-Forscher die Azure Quantum Elements-Plattform, die darauf ausgelegt ist, wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen. Derzeit nutzt die Plattform künstliche Intelligenz (KI) mit traditionellem Hochleistungsrechnen (HPC), soll aber in Zukunft mit den Quanten-Supercomputern von Microsoft kompatibel sein. Darüber hinaus skaliert Azure Quantum Elements auch HPC-Cluster und nutzt KI für hochwertige Schlussfolgerungen, um eine wichtige Rolle in der Lithium-Ionen-Batterieforschung zu spielen. Darüber hinaus ist die Copilot-KI von Microsoft auch für die Vereinfachung spezifischer Vorgänge wie Datenverarbeitung, Code-Schreiben und Simulationsausführung verantwortlich.

Azure Quantum Elements konzentriert sich auf die Lösung der technischen Herausforderungen, die sich aus groß angelegten, schnellen und hochpräzisen Anforderungen ergeben:

• Maßstab: Der Verarbeitungsmaßstab ist sehr wichtig und bestimmt direkt den spezifischen Umfang der Entdeckung neuer Moleküle oder Materialien . Um die Kandidatenmaterialien von Tausenden auf Millionen zu erweitern, ist die Fähigkeit zur Skalierung von entscheidender Bedeutung. Forscher müssen Systeme modellieren, die groß genug sind, um komplexe Faktoren wie Defekte oder chemische Heterogenität innerhalb des Materials genau zu erfassen.
• Geschwindigkeit: Unter Geschwindigkeit versteht man die Beschleunigung spezifischer chemischer Simulationen um das 500.000-fache, um die grundlegenden Eigenschaften von Materialien zu simulieren und zu analysieren. Schnellere Rechenprozesse helfen Forschern, effizienter zu arbeiten. Das Ziel der Quantum Elements Platform besteht darin, die Entdeckung zu beschleunigen und vielversprechende Kandidatenmaterialien effizient zu identifizieren, indem große Mengen an Simulationsdaten für eine Vielzahl von Materialien schnell verarbeitet werden. Geschwindigkeit wird auch die Effizienz der Interaktion zwischen KI und HPC bestimmen.
• Genauigkeit: Bei Genauigkeit geht es nicht um vollständige Genauigkeit. Dies liegt daran, dass einige quantenmechanische Effekte in chemischen Systemen nur ungefähre Ergebnisse liefern können. Aktuelle klassische Computer sind immer noch nicht in der Lage, solche Szenarien genau zu simulieren. Eine weitere Verbesserung der Genauigkeit in der Zukunft erfordert daher die vollständige Integration von Quantencomputern mit KI und HPC.

Finden Sie Antworten aus 32 Millionen Kandidatenmaterialien

Das Microsoft Azure-Forschungsteam erforscht den idealen Festkörperelektrolyten für die Herstellung von Lithiumbatterien. Das Team ersetzte bestimmte Atome in 200.000 bekannten Kristallen durch Ionensubstitution und nutzte 54 potenzielle Elektrolytatome als Ersatzoptionen. Während dieses Prozesses haben die Forscher insgesamt mehr als 32 Millionen neue Materialien erstellt, aber eine solch riesige Kandidatenbibliothek ist zu umfangreich und muss weiter überprüft und auf eine überschaubarere Größe reduziert werden, bevor sie an das Northwest National Laboratory übergeben werden kann. In Anbetracht der Tatsache, dass herkömmliche HPC-Physikmodelle nicht ausreichen, um ein derart umfangreiches Problem schnell zu lösen, entschied sich Microsoft für den Einsatz von KI, um die Stabilitätsanalyse von Materialien zu beschleunigen. In solchen Projekten wird KI zu einem schnellen und leistungsstarken Werkzeug zur Vorhersage von Materialeigenschaften wie elektrochemische Stabilität, Bandlücke, elektrochemische Reaktivität, Energie und Kraft. Durch den Einsatz von KI als Ersatz für quantenchemische Berechnungen in HPC-Simulationen konnte Microsoft die Screening-Geschwindigkeit erfolgreich auf das 15.000-fache gegenüber herkömmlichen Methoden steigern.

Durch diesen Prozess wurde die Materialbibliothek zunächst überprüft und ergab 500.000 stabile Kandidaten. Anschließend wurden die 500.000 Kandidatenmaterialien mithilfe eines KI-Screeningverfahrens weiter auf elektrochemische Stabilität untersucht, was zu 800 vielversprechenden Kandidaten führte. Obwohl KI-Algorithmen schnell und genau sind, kann es aufgrund der Einschränkungen quantenmechanischer Berechnungen zu einigen Fehlern kommen. Um die physikalischen und chemischen Eigenschaften von Materialien weiter zu analysieren, müssen wir daher die HPC-Pipeline nutzen, die auf traditionellen physikalischen Effekten basiert, um eine Sekundärverarbeitung der verbleibenden 800 Kandidatenmaterialien durchzuführen.

Zu diesem Zeitpunkt nutzten die Forscher einen KI-Screening-Prozess, um verschiedene neue Materialien zu charakterisieren. Der Prozess beginnt mit einem Vorhersagemodell zur schnellen Bewertung geeigneter Materialien, gefolgt von einer genaueren Validierung mit physikalischen Simulationen und schließlich mit molekulardynamischen Studien zur Bewertung ihrer grundlegenden dynamischen Eigenschaften und Strukturschwankungen. Als dieses Stadium erreicht war, waren die Kandidatenmaterialien auf 18 eingegrenzt worden.

Microsoft wählte dann 6 Materialien aus und gab sie den Forschern des Northwest National Laboratory. Sie wählten schließlich ein einziges Material mit einem um 70 % reduzierten Lithiumgehalt, was es idealer als aktuelle Lithium-Ionen-Batterien macht.

Die Welt ist riesig und es gibt viel zu tun

KI und HPC spielen beide eine wichtige Rolle im Projekt. Die Forscher nutzten die Pipeline von Microsoft für molekulare Simulation und Energie-/Kraftvorhersage, um KI-Forschung umzusetzen. HPC ist für die Unterstützung traditioneller Simulationsverbindungen verantwortlich, einschließlich Aufgaben im Zusammenhang mit KI-Simulationsergebnissen und quantenchemischen Berechnungen.

Wie Sie sich vorstellen können, ist die Komplexität des Prozesses zur Entdeckung neuer Materialien und der enorme Datenverarbeitungsaufwand groß. Um den Prozess zu vereinfachen, können auf großen Sprachmodellen basierende KI-Hilfswerkzeuge verschiedene Schwierigkeiten und Hindernisse lösen und gleichzeitig menschliche Experten bei Typprüfungen und schrittweisen Berechnungsaufgaben ersetzen. Wissenschaftler können schnell Hilfe bei der Konfiguration von Tools und dem Entwurf von Funktionssätzen erhalten, um komplexe Prozesse in der wissenschaftlichen Forschung drastisch zu beschleunigen.

Mit der Microsoft Azure Quantum Elements-Plattform dauerte die Erstellung von 32 Millionen neuen Kandidatenstrukturen und die Auswahl von 800 stabilen Materialien nur eine Woche. Microsoft schätzt, dass es ohne die Unterstützung der KI-Technologie 20 Jahre dauern würde, bis reine Arbeitskräfte einen solchen Screening-Prozess abschließen würden.

Was es noch mehr wert ist, sich darauf zu freuen, ist, dass mit der Zeit die Ausführungseffizienz des gesamten Prozesses immer höher wird. Die Azure Quantum Elements-Plattform reserviert auch experimentelle Quantencomputing-Schnittstellen für vorhandene Quantenhardware. Auf diese Weise wird die Plattform bei der endgültigen Bereitstellung des Quanten-Supercomputers von Microsoft vorrangigen Zugriff auf Quantenrechenleistung haben. Da Quantencomputer im großen Maßstab zunehmend eine praktische Rolle spielen, geht man davon aus, dass diese Technologie bahnbrechende Genauigkeitsgarantien für Krafteffekte und Energiemodellierung in hochkomplexen chemischen Systemen bieten wird. Die daraus resultierenden wertvollen Erkenntnisse, die mit bestehenden klassischen Computern nicht erreicht werden können, werden voraussichtlich noch mehr beispiellose neue Ergebnisse in Bereichen wie Materialwissenschaften und Pharmazeutik liefern. Aus diesem Grund gehen die Auswirkungen des Quantum Elements-Projekts von Microsoft weit über den Forschungsbereich neuer Lithiumbatteriematerialien hinaus und werden mit Sicherheit endlosen Raum für Erkundungen in allen Lebensbereichen eröffnen.

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