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早乙女理爱奈微软推出mattersim模型助力数字化转型

收集整理:九站网 更新时间:2024-05-16 02:07 文章来源:浅语科技

早乙女理爱奈5月15日消息,微软研究院科学智能中心(MicrosoftResearchAIforScience)近日推出MatterSim模型,能够在广泛的元素、温度和压力

原标题:《微软推出mattersim模型助力数字化转型》

早乙女理爱奈5月15日消息,微软研究院科学智能中心(MicrosoftResearchAIforScience)近日推出MatterSim模型,能够在广泛的元素、温度和压力范围内,准确高效地模拟材料和预测X能,助力材料设计的数字化转型。

早乙女理爱奈新材料探索对纳米电子学、能量储存和医疗健康等多个领域的技术进步至关重要。材料设计中的一个核心难点是如何在不进行实际合成和测试的情况下预测材料属性。

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早乙女理爱奈由于新材料可能涉及元素周期表中118种元素的任意组合,且其合成和工作温度、压力范围极广,这些因素极大地影响了材料内部原子的相互作用,使得准确预测材料属性和行为模拟变得极为困难。

早乙女理爱奈微软设计的MatterSim模型结合深度学习技术,学习原子之间的相互作用,在绝对零度到5000开尔文、从标准大气压到一千万倍大气压范围内,模拟金属、氧化物、硫化物、卤化物及其不同状态(如晶体、非晶固体和液体)等多种材料。

早乙女理爱奈MatterSim的训练过程使用了大规模的合成数据。为了获得这些训练数据,研究员们结合了主动学习、分子动力学模拟和生成模型等技术,构建了高效的数据生成方案。

早乙女理爱奈这种数据生成策略确保了模型对材料空间的广泛覆盖,使其能够以与第一X原理预测相当的准确度,预测材料在原子层面的能量、力和应力。

早乙女理爱奈MatterSim在进行精细材料模拟、X能预测时,能够降低90%-97%的数据需求量。通过MatterSim的定制化功能对该任务进行优化,MatterSim只需要3%的原始数据,就能达到预期的实验精度模拟。

早乙女理爱奈

早乙女理爱奈图3:MatterSim在进行精细材料模拟、X能预测时,能够降低90%-97%的数据需求量。

早乙女理爱奈5月15日消息,微软研究院科学智能中心(MicrosoftResearchAIforScience)近日...

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