Microsoft utilise l'IA et le HPC pour analyser 32 millions de nouveaux matériaux

Microsoft a collaboré avec le Pacific Northwest National Laboratory pour utiliser la technologie de l'IA et du calcul haute performance (HPC) pour modéliser 3 200 nouveaux matériaux candidats afin d'accélérer le développement de matériaux pour batteries rechargeables à haut rendement. Ce projet collaboratif vise à soutenir les futurs objectifs de développement de Microsoft et à intégrer 250 ans d'histoire de la recherche en chimie humaine dans le modèle de données afin de fournir un soutien solide aux futures recherches scientifiques.

Azure Quantum Elements

Pour ce projet, les chercheurs de Microsoft ont exploité la plateforme Azure Quantum Elements, conçue pour accélérer la découverte scientifique. Actuellement, la plate-forme utilise l'intelligence artificielle (IA) avec le calcul haute performance (HPC) traditionnel, mais elle vise à être compatible avec les supercalculateurs quantiques de Microsoft à l'avenir. En outre, Azure Quantum Elements étend également les clusters HPC et exploite l’IA pour une inférence de haute qualité afin de jouer un rôle important dans la recherche sur les batteries lithium-ion. De plus, Copilot AI de Microsoft est également chargé de simplifier des opérations spécifiques telles que le traitement des données, l'écriture de code et l'exécution de simulations.

Azure Quantum Elements se concentre sur la résolution des défis techniques posés par les exigences à grande échelle, à grande vitesse et de haute précision :

• Échelle : l'échelle de traitement est très importante et déterminera directement la portée spécifique de la découverte d'une nouvelle molécule ou d'un nouveau matériau. . Pour faire passer les matériaux candidats de plusieurs milliers à des millions, la capacité d'évolutivité est essentielle. Les chercheurs doivent modéliser des systèmes suffisamment grands pour capturer avec précision des facteurs complexes tels que les défauts ou l'hétérogénéité chimique au sein du matériau.
• Vitesse : la vitesse fait référence à l'accélération de 500 000 fois de simulations chimiques spécifiques pour simuler et analyser les propriétés de base des matériaux. Des processus informatiques plus rapides aident les chercheurs à travailler plus efficacement. L’objectif de la plateforme Quantum Elements est d’accélérer la découverte et d’identifier efficacement les matériaux candidats prometteurs en traitant rapidement de grandes quantités de données de simulation pour une variété de matériaux. La vitesse déterminera également l’efficacité de l’interaction entre l’IA et le HPC.
• Précision : la précision ne met pas l'accent sur une précision totale, car certains effets de la mécanique quantique dans les systèmes chimiques ne peuvent prendre que des résultats approximatifs. Les ordinateurs classiques actuels sont toujours incapables de simuler avec précision de tels scénarios. Par conséquent, une amélioration future de la précision nécessitera l’intégration complète de l’informatique quantique avec l’IA et le HPC.

Trouvez des réponses à partir de 32 millions de matériaux candidats

L'équipe de recherche de Microsoft Azure explore l'électrolyte solide idéal pour la fabrication de batteries au lithium. L’équipe a remplacé des atomes spécifiques dans 200 000 cristaux connus par substitution ionique et a utilisé 54 atomes d’électrolyte potentiels comme options de remplacement. Au cours de ce processus, les chercheurs ont créé un total de plus de 32 millions de nouveaux matériaux, mais une bibliothèque de candidats aussi vaste est trop vaste et doit être examinée davantage et réduite à une taille plus gérable avant de pouvoir être remise au Northwest National Laboratory. Considérant que les modèles physiques HPC traditionnels ne suffisent pas à résoudre rapidement un ensemble de problèmes d’une telle ampleur, Microsoft a décidé d’utiliser l’IA pour accélérer l’analyse de la stabilité des matériaux. Dans de tels projets, l’IA deviendra un outil rapide et puissant pour prédire les propriétés des matériaux telles que la stabilité électrochimique, la bande interdite, la réactivité électrochimique, l’énergie et la force. En utilisant l’IA pour remplacer les calculs de chimie quantique dans les simulations HPC, Microsoft a réussi à augmenter la vitesse de criblage jusqu’à 15 000 fois celle des méthodes traditionnelles.

Grâce à ce processus, la bibliothèque de matériaux a été initialement sélectionnée, laissant 500 000 candidats stables. Les 500 000 matériaux candidats ont ensuite été examinés pour leur stabilité électrochimique à l’aide d’un processus de sélection par IA, ce qui a donné lieu à 800 candidats prometteurs. Bien que les algorithmes d’IA soient rapides et précis, certaines erreurs peuvent survenir en raison des limites des calculs de la mécanique quantique. Par conséquent, afin d’analyser plus en détail les propriétés physiques et chimiques des matériaux, nous devons utiliser le pipeline HPC basé sur les effets physiques traditionnels pour effectuer un traitement secondaire sur les 800 matériaux candidats restants.

À ce stade, les chercheurs ont utilisé un processus de sélection par IA pour caractériser divers nouveaux matériaux. Le processus commence par un modèle prédictif pour évaluer rapidement les matériaux candidats, suivi d'une validation plus précise avec des simulations physiques, et enfin par des études de dynamique moléculaire pour évaluer leurs propriétés dynamiques fondamentales et leurs fluctuations structurelles. Au moment où ce stade a été atteint, le matériel de candidature avait été réduit à 18.

Microsoft a ensuite sélectionné 6 matériaux et les a remis aux chercheurs du Northwest National Laboratory. Ils ont finalement sélectionné un seul matériau avec une réduction de 70 % de la teneur en lithium, ce qui le rend plus idéal que les batteries lithium-ion actuelles.

Le monde est vaste et il y a beaucoup à faire

L'IA et le HPC jouent tous deux un rôle important dans le projet. Les chercheurs ont exploité le pipeline de Microsoft conçu pour la simulation moléculaire et la prévision de l'énergie et de la force pour mettre en œuvre la recherche sur l'IA. HPC est chargé de prendre en charge les liens de simulation traditionnels, y compris les tâches liées aux résultats de simulation d'IA et aux calculs de chimie quantique.

Comme vous pouvez l'imaginer, la complexité du processus de découverte de nouveaux matériaux et l'énorme quantité de traitement de données. Afin de simplifier le processus, les outils auxiliaires d'IA basés sur de grands modèles de langage peuvent résoudre diverses difficultés et obstacles, tout en remplaçant les experts humains dans les tâches de sélection de type et de calcul étape par étape. Les scientifiques peuvent rapidement obtenir de l'aide pour configurer des outils et concevoir des ensembles de fonctionnalités afin d'accélérer considérablement les processus complexes de la recherche scientifique.

Avec la plateforme Microsoft Azure Quantum Elements, la création de 32 millions de nouvelles structures candidates et la sélection de 800 matériaux stables n'ont pris qu'une semaine. Microsoft estime que sans le soutien de la technologie de l’IA, il faudrait 20 ans à la main-d’œuvre pure pour mener à bien un tel processus de sélection.

Ce qui mérite d'être attendu, c'est qu'au fil du temps, l'efficacité d'exécution de l'ensemble du processus deviendra de plus en plus élevée. La plateforme Azure Quantum Elements réserve également des interfaces expérimentales d’informatique quantique pour le matériel quantique existant. Ainsi, lorsque le supercalculateur quantique de Microsoft sera enfin déployé, la plateforme aura un accès prioritaire à la puissance de calcul quantique. Alors que l’informatique quantique à grande échelle commence à jouer un rôle pratique, on pense que cette technologie offrira des garanties de précision révolutionnaires pour les effets de force et la modélisation énergétique dans des systèmes chimiques très complexes. Les informations précieuses qui en résultent, qui ne peuvent pas être obtenues par les ordinateurs classiques existants, devraient donner lieu à de nouveaux résultats sans précédent dans des domaines tels que la science des matériaux et les produits pharmaceutiques. Pour cette raison, l'impact du projet Quantum Elements de Microsoft a dépassé de loin le cadre de la recherche sur les nouveaux matériaux pour batteries au lithium et apportera sûrement un espace d'exploration infini à tous les horizons.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!