L'efficacité informatique a été multipliée par plus de 100 et a été soumise à l'équipe de Li Jinjin pour développer un grand modèle basé sur Transformer pour les calculs de dynamique moléculaire ab initio.

Auteur | Tao Kehao

Éditeur | Feuille de chou

Une simulation précise du comportement dynamique des atomes et des molécules est cruciale pour le développement d'une nouvelle génération de matériaux à haute efficacité.

Cependant, les simulations traditionnelles de dynamique moléculaire ab initio (AIMD) offrent naturellement des capacités de prédiction de haute précision, mais en raison de leur coût de calcul élevé et de leur longue durée de simulation, elles limitent considérablement les progrès de la recherche.

Par exemple, il faut généralement plusieurs mois pour construire une simulation de 30 picosecondes d'un système matériel contenant 100 atomes, ce qui pose un énorme défi pour le développement de nouveaux matériaux nécessitant une itération et une optimisation rapides.

Dans ce contexte, un modèle d'intelligence artificielle capable d'accélérer considérablement ce processus est d'une grande valeur.

Face à ces défis, le Laboratoire d'intelligence artificielle et de microstructure (AIMS-lab) de l'Université Jiao Tong de Shanghai a développé un modèle d'intelligence artificielle révolutionnaire appelé T-AIMD.

Ce modèle adopte une architecture de réseau basée sur un transformateur, qui peut non seulement réduire efficacement les coûts de calcul, mais également prédire rapidement et avec précision le comportement de n'importe quel ion dans n'importe quelle structure cristalline.

De cette façon, le modèle T-AIMD accélère la simulation AIMD traditionnelle de plus de 100 fois, accélérant ainsi considérablement le processus d'évaluation des performances des matériaux.

De plus, le modèle a réussi à construire une vaste base de données de conducteurs d'ions mixtes et à vérifier l'exactitude de ses prédictions dans plusieurs expériences sur des batteries.

Cette méthode a un large potentiel d'application non seulement dans les domaines de la modélisation de la dynamique moléculaire (MD), des cibles de liaison des molécules biopharmaceutiques, du repliement des protéines, des processus thermodynamiques des matériaux et des calculs de propriétés mécaniques.

Fournit également de nouvelles méthodologies pour utiliser des modèles d'intelligence artificielle générative pour résoudre des problèmes complexes dans un plus large éventail de domaines scientifiques.

L'application réussie du T-AIMD démontre le grand potentiel de la technologie de l'intelligence artificielle dans la promotion de la recherche scientifique et de l'innovation technologique, ouvrant de nouvelles voies pour la recherche et le développement futurs de nouveaux matériaux et le développement de conceptions biologiques.

La recherche était intitulée « Transformer permet l'évolution du comportement de transport des ions et la régulation de la conductivité pour l'électrolyte solide » et a été publiée dans la revue de renommée internationale « Energy Storage Materials » le 11 juin 2024.

Le premier auteur de l'article est Tao Kehao, doctorant au Laboratoire d'intelligence artificielle et de microstructure de l'Université Jiao Tong de Shanghai, et l'auteur correspondant est le professeur Li Jinjin, directeur du laboratoire.

Lien de l'article : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405829724003829

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, le modèle Transformer est devenu le cadre privilégié pour traiter des données de séquences complexes .

Ce modèle est particulièrement efficace pour apprendre des modèles et des associations profondes à partir de données à grande échelle. Il a donc été largement utilisé dans le traitement du langage, la reconnaissance d'images et diverses tâches de prédiction.

Néanmoins, le potentiel de Transformer n’a pas encore été pleinement exploité dans les applications en science des matériaux, notamment dans les simulations de dynamique moléculaire ab initio (AIMD).

Les simulations AIMD traditionnelles sont très importantes en science des matériaux, car elles peuvent simuler avec précision le comportement dynamique des atomes et des molécules. Cependant, ces simulations reposent souvent sur des calculs répétés et des expériences coûteuses, qui prennent non seulement du temps, mais sont également coûteuses.

Face à de tels défis, un modèle intelligent capable d'extraire et de traiter rapidement de grandes quantités de données de séquence est particulièrement important.

En réponse à cette demande, le modèle T-AIMD développé par l'équipe AIMS-lab de l'Université Jiao Tong de Shanghai utilise l'architecture de réseau Transformer pour améliorer considérablement la vitesse et la précision de la simulation AIMD.

Ce nouveau modèle peut analyser et prédire rapidement et précisément le comportement des atomes et des molécules dans diverses conditions tout en réduisant considérablement les coûts de calcul.

Par rapport à la méthode AIMD traditionnelle, T-AIMD peut augmenter la vitesse de simulation de plus de 100 fois, tout en conservant une grande précision de prédiction et en raccourcissant considérablement le cycle de développement des matériaux.

Cela fournit non seulement de nouveaux outils pour la recherche dans le domaine de la science des matériaux, mais démontre également le potentiel d'application de l'IA dans les tâches de calcul haute performance, ouvrant de nouvelles possibilités pour l'exploration scientifique future.

Illustration : résultats de prédiction T-AIMD et diagramme de flux de travail. (Source : article)

Prenons comme exemple la résolution du problème de la prédiction du comportement du transport des ions dans les électrolytes solides. En apprenant la séquence de diffusion des ions dans l'électrolyte, le modèle est capable de prédire son comportement dans les états futurs, accélérant ainsi considérablement le processus d'évaluation des propriétés des matériaux.

De plus, le modèle T-AIMD intègre également des descripteurs de matériaux multi-sources, ce qui améliore sa capacité d'application dans le traitement de systèmes de matériaux complexes, lui permettant non seulement de prédire le comportement d'espèces ioniques uniques, mais également de gérer les interactions dans des systèmes multi-ioniques. Systèmes Problèmes d'action et de dynamique complexe.

Cette nouvelle méthode basée sur le transformateur offre une nouvelle perspective et un nouvel outil pour le développement d'électrolytes solides et devrait ouvrir de nouvelles perspectives de recherche et d'application dans le domaine de la science des matériaux.

À propos du fonctionnement du T-AIMD

Illustration : schéma d'architecture réseau du T-AIMD. (Source : article)

T-AIMD (Transformer-based Ab Initio Molecular Dynamics) est un modèle qui combine la simulation de dynamique moléculaire ab initio (AIMD) et l'architecture d'apprentissage en profondeur Transformer, visant à améliorer la vitesse du transport des ions dans les matériaux électrolytiques solides. et l'exactitude des prévisions des caractéristiques opérationnelles. Le principe de fonctionnement de ce modèle peut être divisé en les étapes clés suivantes :

1. Préparation et prétraitement des données

T-AIMD collecte d'abord les données de diffusion ionique du matériau, qui proviennent de simulations AIMD traditionnelles. Les données générées par ces simulations comprennent des données de séries chronologiques qui enregistrent le mouvement des ions à travers l'électrolyte. Ces données de séquence sont prétraitées et converties dans un format adapté comme entrée au modèle d'apprentissage automatique.

2. Extraction de fonctionnalités

À l'aide de la partie encodeur du modèle Transformer, T-AIMD peut extraire des fonctionnalités clés des données de séquence. Dans ce processus, le modèle capture les dépendances à longue distance dans la séquence grâce à un mécanisme d’auto-attention, essentiel à la compréhension de la dynamique complexe des ions.

3. Apprentissage et prédiction de séquences

Après l'extraction des fonctionnalités, la partie décodeur du modèle Transformer est utilisée pour effectuer une prédiction de séquence basée sur les fonctionnalités codées. Au cours de cette étape, le modèle peut non seulement prédire le comportement futur des ions, mais également analyser le comportement potentiel des ions dans différentes conditions, telles que différentes températures et pressions. De plus, le modèle peut prédire des indicateurs de performance clés tels que la conductivité ionique du matériau grâce à ces caractéristiques apprises.

4. Intégration de descripteurs de matériaux multi-sources

T-AIMD combine des descripteurs de matériaux provenant de différentes sources, tels que la structure cristalline, les espèces ioniques et les propriétés électroniques, etc., ce qui aide le modèle à comprendre et à prédire de manière plus complète les matériaux. propriétés. Cette approche intégrée améliore la polyvalence et l'adaptabilité du modèle dans différents systèmes de matériaux.

5. Vérification et application du modèle

Le modèle développé doit être vérifié pour sa précision prédictive par comparaison avec des données expérimentales et d'autres méthodes de calcul. Après une vérification réussie, T-AIMD peut être utilisé pour filtrer et optimiser rapidement de nouveaux matériaux cibles, raccourcissant ainsi considérablement le cycle de développement et réduisant les coûts.

À propos des performances robustes du T-AIMD

Les performances robustes du modèle T-AIMD se reflètent principalement dans les aspects suivants :

1. Précision

Le modèle T-AIMD intègre l'architecture Transformer, ce qui améliore considérablement sa capacité à apprendre et à prédire des comportements dynamiques complexes. En termes d’accélération de la simulation AIMD, T-AIMD présente une précision supérieure à celle des méthodes traditionnelles. Cela est dû à l’application de la technologie d’apprentissage profond, qui permet au modèle de prédire avec précision le comportement des ions sur des échelles de temps plus longues et dans un délai plus court.

2. Efficacité informatique

En termes d'efficacité informatique, T-AIMD est nettement meilleur que la méthode AIMD traditionnelle. Les simulations AIMD traditionnelles prennent beaucoup de temps pour simuler la diffusion ionique, mais T-AIMD réduit considérablement la dépendance aux ressources informatiques hautes performances en optimisant le processus de calcul, raccourcissant le temps de simulation de plusieurs mois à quelques jours ou heures.

3. Polyvalence et flexibilité

T-AIMD peut gérer des structures de données plus complexes et des ensembles de données plus volumineux que les modèles d'apprentissage automatique traditionnels (tels que les machines vectorielles de support ou les arbres de décision). Le modèle est capable de s'adapter à de nombreux types de matériaux et de prédire efficacement leur comportement dans différentes conditions environnementales, telles que les changements de température et de pression.

4. Robustesse du modèle

T-AIMD fait preuve d'une grande robustesse lorsqu'il traite des données avec du bruit et de l'incertitude. Dans les expériences comparatives, T-AIMD peut maintenir un haut degré de précision de prédiction même lorsque les données sont légèrement biaisées, ce qui est difficile à réaliser avec d'autres modèles simples d'apprentissage automatique.

5. Évolutivité et adaptabilité

L'architecture du modèle T-AIMD permet un ajustement et une optimisation flexibles pour s'adapter aux besoins changeants de la recherche et aux nouvelles découvertes scientifiques. Cette évolutivité permet au T-AIMD de continuer à jouer un rôle clé dans les recherches futures, avec des applications au-delà des électrolytes solides s'étendant à l'étude d'autres matériaux énergétiques et de systèmes chimiques complexes.

Illustration : Comparaison des résultats du modèle et du T-AIMD dans différentes conditions. (Source : article)

Pour résumer, sur la base du cadre T-AIMD, l'efficacité de la simulation de la dynamique moléculaire peut être considérablement accélérée, améliorant l'efficacité de 1 000 fois, 10 000 fois ou même plus, économisant ainsi beaucoup de temps pour fabrication des matériaux et conception biologique.

Le modèle T-AIMD surpasse les simulations AIMD traditionnelles et d'autres méthodes d'apprentissage automatique dans plusieurs aspects clés, et les exemples donnés dans le texte montrent son fort potentiel et ses perspectives d'application dans la recherche et le développement d'électrolytes solides.

L’aspect pratique du T-AIMD va bien au-delà de cela. La puissance et la flexibilité de ce modèle le rendent largement applicable dans de nombreux domaines de la science des matériaux.

À l'avenir, il devrait être utilisé pour prédire le comportement des ions et des molécules dans d'autres types de matériaux tels que les semi-conducteurs, les métaux et les matériaux polymères.

De plus, les capacités du modèle T-AIMD ne se limitent pas à la prédiction du comportement d'une seule espèce ionique. Il peut également gérer des interactions complexes et des problèmes de dynamique dans des systèmes multi-ioniques, ce qui le rend utile dans la conception de nouveaux. Matériaux et amélioration des performances des matériaux existants. Il a une valeur pratique extrêmement élevée.

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