계산 효율성은 100배 이상 증가했으며 순순한 분자 역학 계산을 위한 Transformer 기반 대형 모델을 개발하기 위해 Li Jinjin 팀에 제출되었습니다.

저자 | Tao Kehao

편집자 | 양배추 잎

원자와 분자의 동적 거동을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 차세대 고효율 재료 개발에 중요합니다.

그러나 전통적인 AIMD(ab initio 분자 역학) 시뮬레이션은 당연히 고정밀 예측 기능을 제공하지만, 높은 계산 비용과 긴 시뮬레이션 시간으로 인해 연구 진행에 큰 제약을 가합니다.

예를 들어, 100개의 원자를 포함하는 재료 시스템의 30피코초 시뮬레이션을 구축하는 데 일반적으로 몇 달이 걸리며, 이는 빠른 반복과 최적화가 필요한 새로운 재료 개발에 큰 도전이 됩니다.

이러한 맥락에서 이 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있는 인공 지능 모델은 큰 가치를 갖습니다.

이러한 과제에 직면한 Shanghai Jiao Tong University 인공 지능 및 미세 구조 연구소(AIMS-lab)는 T-AIMD라는 혁신적인 인공 지능 모델을 개발했습니다.

이 모델은 계산 비용을 효과적으로 절감할 뿐만 아니라 모든 결정 구조에서 모든 이온의 동작을 빠르고 정확하게 예측하는 Transformer 기반 네트워크 아키텍처를 채택합니다.

이러한 방식으로 T-AIMD 모델은 기존 AIMD 시뮬레이션 속도를 100배 이상 높여 재료 성능 평가 프로세스의 속도를 크게 높입니다.

또한 이 모델은 대규모 혼합 이온 전도체 데이터베이스를 성공적으로 구축했으며 여러 배터리 실험에서 예측의 정확성을 검증했습니다.

이 방법은 분자 역학 모델링(MD), 바이오의약품 분자 결합 표적, 단백질 접힘, 재료 열역학 공정 및 기계적 특성 계산 분야뿐만 아니라 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다.

또한 생성 인공 지능 모델을 사용하여 더 넓은 범위의 과학 분야에서 복잡한 문제를 해결하기 위한 새로운 방법론을 제공합니다.

T-AIMD의 성공적인 적용은 과학 연구와 기술 혁신을 촉진하고 미래 신소재 연구 개발과 생물학적 설계 개발을 위한 새로운 길을 열어주는 인공지능 기술의 큰 잠재력을 보여줍니다.

이번 연구의 제목은 "Transformer는 고체 전해질의 이온 수송 거동 진화 및 전도도 조절을 가능하게 합니다"이며, 국제적으로 유명한 저널 "Energy Storage Materials"에 2024년 6월 11일 게재되었습니다.

논문의 제1저자는 상하이 교통대학교 인공지능 및 미세구조 연구실 박사과정 학생인 Tao Kehao이고, 교신저자는 연구실 소장인 Li Jinjin 교수입니다.

기사 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405829724003829

인공 지능 분야에서 Transformer 모델은 복잡한 시퀀스 데이터를 처리하는 데 선호되는 프레임워크가 되었습니다. .

이 모델은 특히 대규모 데이터로부터 심층적인 패턴과 연관성을 학습하는 데 능숙하므로 언어 ​​처리, 이미지 인식, 다양한 예측 작업에 널리 사용되었습니다.

그럼에도 불구하고 Transformer의 잠재력은 재료 과학, 특히 AIMD(ab initio 분자 역학) 시뮬레이션의 응용 분야에서 아직 완전히 활용되지 않았습니다.

기존 AIMD 시뮬레이션은 원자와 분자의 동적 거동을 정확하게 시뮬레이션할 수 있기 때문에 재료 과학에서 매우 중요합니다. 그러나 이러한 시뮬레이션은 반복적인 계산과 값비싼 실험에 의존하는 경우가 많으며 이는 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 비용도 많이 듭니다.

이러한 과제에 직면하면 대량의 시퀀스 데이터를 빠르게 추출하고 처리할 수 있는 지능형 모델이 특히 중요합니다.

이러한 요구에 부응하여 Shanghai Jiao Tong University의 AIMS 연구소 팀에서 개발한 T-AIMD 모델은 Transformer 네트워크 아키텍처를 사용하여 AIMD 시뮬레이션의 속도와 정확성을 크게 향상시켰습니다.

이 새로운 모델은 다양한 조건에서 원자와 분자의 거동을 빠르고 정확하게 분석하고 예측하는 동시에 계산 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

기존 AIMD 방법에 비해 T-AIMD는 시뮬레이션 속도를 100배 이상 높이는 동시에 높은 예측 정확도를 유지하고 재료 개발 주기를 크게 단축할 수 있습니다.

이는 재료 과학 분야의 연구를 위한 새로운 도구를 제공할 뿐만 아니라 고성능 컴퓨팅 작업에서 AI의 응용 잠재력을 보여줌으로써 미래 과학 탐구의 새로운 가능성을 열어줍니다.

그림: T-AIMD 예측 결과 및 작업 흐름 다이어그램. (출처: 논문)

고체 전해질의 이온 수송 거동 예측 문제를 예로 들어보겠습니다. 전해질 내 이온의 확산 순서를 학습함으로써 모델은 미래 상태에서의 동작을 예측할 수 있어 재료 특성을 평가하는 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다.

또한 T-AIMD 모델은 다중 소스 재료 설명자를 통합하여 복잡한 재료 시스템 처리에서 응용 기능을 향상시켜 단일 이온 종의 거동을 예측할 뿐만 아니라 다중 이온 시스템의 상호 작용도 처리할 수 있습니다. 행동과 복잡한 역학 문제.

이 새로운 Transformer 기반 방법은 고체 전해질 개발에 대한 새로운 관점과 도구를 제공하며 재료 과학 분야에서 새로운 연구 및 응용 전망을 열 것으로 예상됩니다.

T-AIMD 작동 방식 정보

그림: T-AIMD의 네트워크 아키텍처 다이어그램. (출처: 논문)

T-AIMD(Transformer-based Ab Initio Molecular Dynamics)는 ab initio 분자 역학(AIMD) 시뮬레이션과 Transformer 딥러닝 아키텍처를 결합한 모델로, 고체 전해질 재료의 이온 전달 속도를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 운영 특성 예측의 정확성. 이 모델의 작동 원리는 다음과 같은 주요 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 데이터 준비 및 전처리

T-AIMD는 먼저 전통적인 AIMD 시뮬레이션에서 얻은 재료의 이온 확산 데이터를 수집합니다. 이러한 시뮬레이션을 통해 생성된 데이터에는 전해질을 통한 이온 이동을 기록하는 시계열 데이터가 포함됩니다. 이러한 시퀀스 데이터는 전처리되어 기계 학습 모델에 대한 입력으로 적합한 형식으로 변환됩니다.

2. 특징 추출

T-AIMD는 Transformer 모델의 인코더 부분을 사용하여 시퀀스 데이터에서 주요 특징을 추출할 수 있습니다. 이 프로세스에서 모델은 복합 이온 역학을 이해하는 데 중요한 self-attention 메커니즘을 통해 시퀀스의 장거리 종속성을 캡처합니다.

3. 시퀀스 학습 및 예측

특징 추출 후 Transformer 모델의 디코더 부분은 인코딩된 특징을 기반으로 시퀀스 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 이 단계에서 모델은 이온의 미래 동작을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 온도 및 압력과 같은 다양한 조건에서 이온의 잠재적 동작을 분석할 수도 있습니다. 또한 모델은 이러한 학습된 특징을 통해 재료의 이온 전도도와 같은 핵심 성능 지표를 예측할 수 있습니다.

4. 다중 소스 재료 설명자 통합

T-AIMD는 결정 구조, 이온 종, 전자 특성 등 다양한 소스의 재료 설명자를 결합하여 모델이 보다 포괄적으로 재료를 이해하고 예측하는 데 도움이 됩니다. 속성. 이러한 통합 접근 방식은 다양한 재료 시스템에서 모델의 다양성과 적응성을 향상시킵니다.

5. 모델 검증 및 적용

개발된 모델은 실험 데이터 및 기타 계산 방법과 비교하여 예측 정확도를 검증해야 합니다. 성공적인 검증 후 T-AIMD를 사용하면 새로운 표적 물질을 신속하게 선별하고 최적화하여 개발 주기를 크게 단축하고 비용을 절감할 수 있습니다.

T-AIMD의 강력한 성능 정보

T-AIMD 모델의 강력한 성능은 주로 다음 측면에 반영됩니다.

1 정확도

T-AIMD 모델은 Transformer 아키텍처를 통합합니다. 복잡한 동적 행동을 학습하고 예측하는 능력이 크게 향상되었습니다. AIMD 시뮬레이션 가속 측면에서 T-AIMD는 기존 방법보다 더 높은 정확도를 보여줍니다. 이는 모델이 더 짧은 시간에 더 긴 시간 규모의 이온 거동을 정확하게 예측할 수 있는 딥러닝 기술을 적용했기 때문입니다.

2. 계산 효율성

계산 효율성 측면에서 T-AIMD는 기존 AIMD 방법보다 훨씬 우수합니다. 기존 AIMD 시뮬레이션은 이온 확산을 시뮬레이션하는 데 많은 시간이 걸리지만, T-AIMD는 계산 프로세스를 최적화하여 고성능 컴퓨팅 리소스에 대한 의존도를 크게 줄여 시뮬레이션 시간을 수 개월에서 며칠 또는 몇 시간으로 단축합니다.

3. 다양성과 유연성

T-AIMD는 기존 기계 학습 모델(예: 지원 벡터 머신 또는 의사결정 트리)보다 더 복잡한 데이터 구조와 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 이 모델은 다양한 유형의 재료에 적응할 수 있으며 온도 및 압력 변화와 같은 다양한 환경 조건에서 동작을 효과적으로 예측할 수 있습니다.

4. 모델 견고성

T-AIMD는 노이즈와 불확실성이 있는 데이터를 처리할 때 높은 견고성을 보여줍니다. 비교 실험에서 T-AIMD는 데이터가 약간 편향된 경우에도 높은 수준의 예측 정확도를 유지할 수 있는데, 이는 다른 단순 기계 학습 모델로는 달성하기 어렵습니다.

5. 확장성 및 적응성

T-AIMD 모델의 아키텍처를 통해 변화하는 연구 요구 사항과 새로운 과학적 발견에 적응할 수 있는 유연한 조정 및 최적화가 가능합니다. 이러한 확장성을 통해 T-AIMD는 고체 전해질을 넘어 다른 에너지 물질 및 복잡한 화학 시스템 연구까지 응용 분야를 확장하면서 향후 연구에서 계속 핵심 역할을 수행할 수 있습니다.

그림: 다양한 조건에서 모델과 T-AIMD의 결과 비교. (출처: 논문)

요약하자면, T-AIMD 프레임워크를 기반으로 분자 역학의 시뮬레이션 효율성을 크게 가속화하여 효율성을 1000배, 10000배 또는 그 이상 향상시켜 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 재료 제조 및 생물학적 설계.

T-AIMD 모델은 여러 주요 측면에서 기존 AIMD 시뮬레이션 및 기타 기계 학습 방법을 능가하며, 텍스트에 제공된 예는 고체 전해질 연구 및 개발에서 T-AIMD의 강력한 잠재력과 적용 전망을 보여줍니다.

T-AIMD의 실용성은 그 이상입니다. 이 모델의 강력함과 유연성 덕분에 재료 과학의 다양한 분야에 널리 적용할 수 있습니다.

향후에는 반도체, 금속, 고분자 소재 등 다른 유형의 소재에서 이온과 분자의 거동을 예측하는 데 활용될 것으로 기대됩니다.

또한 T-AIMD 모델의 기능은 단일 이온종의 거동 예측에만 국한되지 않고 다중 이온 시스템의 복잡한 상호작용 및 역학 문제도 처리할 수 있으므로 새로운 이온종을 설계하는 데 유용합니다. 기존 소재의 성능을 향상시켜 실용성이 매우 높습니다.

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