Model AI Terobosan Microsoft MatterGen Tingkatkan Ketepatan 10X

Memperkenalkan MatterGen: Model AI Revolusi Untuk Reka Bentuk Bahan

Microsoft telah mendedahkan MatterGen, sebuah model bahasa besar yang inovatif yang direka khusus untuk penciptaan bahan bukan organik. Model ini, yang dibina berdasarkan seni bina model penyebaran, berupaya untuk mengoptimumkan jenis atom, koordinat, dan kekisi berkala secara progresif. Ini membolehkan penjanaan pantas bahan bukan organik baharu yang pelbagai. Contoh utama potensinya adalah dalam sektor tenaga, di mana MatterGen boleh menjana bahan katod bateri litium-ion yang baharu.

Dengan melaraskan jenis atom, memperkenalkan unsur logam peralihan dengan struktur elektronik yang unik, dan menentukan dengan tepat lokasi mereka dalam kekisi, MatterGen membolehkan pembangunan kekisi kristal dengan mikrostruktur yang unik. Ini berpotensi untuk meningkatkan hayat dan prestasi bateri dengan ketara.

Penemuan Bahan yang Dipertingkatkan Dengan MatterGen

Berbanding dengan kaedah tradisional penemuan bahan, MatterGen meningkatkan perkadaran bahan stabil, unik, dan baharu yang dihasilkan sebanyak lebih daripada dua kali ganda. Tambahan pula, struktur yang dihasilkan adalah kira-kira sepuluh kali lebih dekat dengan minimum tenaga tempatan Teori Fungsi Ketumpatan (DFT). Ini menjadikan MatterGen alat yang sangat berharga untuk sektor berteknologi tinggi seperti kenderaan elektrik, aeroangkasa, dan cip elektronik.

Analogi yang Dipermudahkan: Membina Dengan MatterGen

Untuk membantu memahami konsep yang berpotensi kompleks ini, bayangkan anda ingin membina sebuah rumah. Kaedah tradisional melibatkan pemilihan daripada reka bentuk sedia ada, yang mungkin tidak sejajar dengan sempurna dengan keperluan anda.

MatterGen, sebaliknya, membolehkan anda menentukan keperluan tepat anda. Anda boleh berkata, 'Saya mahukan rumah lima bilik tidur dengan gim, bilik permainan, dua bilik tidur kecil, bilik tidur utama, dan taman kecil. Saya mahukan seni bina gaya Cina dengan hiasan naga dan phoenix.'

Pada asasnya, MatterGen memecahkan proses kompleks penemuan bahan bukan organik melalui proses generatif yang terperinci. Ia meneroka dan membina kombinasi bahan dan susun atur struktur yang ideal berdasarkan keperluan khusus.

• Ia bermula dengan memilih jenis atom yang sesuai, sama seperti memilih bahan binaan dengan sifat yang berbeza.
• Kemudian ia menentukan dengan tepat koordinat atom-atom ini dalam ruang, sama seperti meletakkan setiap bata dengan ketepatan.
• Akhir sekali, ia membina kekisi berkala yang sempurna, mewujudkan rangka kerja yang teguh dan unik.

Kuasa AI Dalam Sains Bahan

Kemajuan pesat dalam AI membentuk semula pelbagai bidang, dan sains bahan tidak terkecuali. Keupayaan MatterGen untuk menemui superkonduktor baharu, meningkatkan prestasi pengkomputeran, dan seterusnya menemui lebih banyak bahan superkonduktor, adalah bukti kepada perkara ini. Ia adalah kitaran yang mengukuhkan diri di mana AI sentiasa memperhalusi dan mengoptimumkan segala-galanya.

Potensi Aplikasi Dan Impak

• Teknologi Bateri: MatterGen boleh merevolusikan bahan tambahan sel bateri, bidang yang telah menyaksikan perbincangan dan permintaan yang ketara. Model ini berpotensi untuk membantu dalam pengeluaran bahan aktif elektrod positif.
• Implikasi AGI: Keupayaan model ini mencadangkan bahawa ia adalah kemajuan ke arah Artificial General Intelligence (AGI).
• Cabaran Global: Teknologi ini menjanjikan untuk menangani cabaran global, seperti perubahan iklim.

Seni Bina MatterGen: Proses Penyebaran

Di teras MatterGen terletak proses penyebaran, yang diilhamkan oleh fenomena fizikal di mana zarah bergerak dari kawasan kepekatan tinggi ke kawasan kepekatan rendah sehingga mencapai taburan yang sekata. Dalam reka bentuk bahan, proses ini disesuaikan untuk menjana struktur kristal yang teratur dan stabil daripada keadaan awal yang benar-benar rawak.

Proses bermula dengan struktur awal rawak yang tidak mempunyai sebarang kepentingan fizikal. Kemudian, melalui satu siri langkah berulang, MatterGen mengurangkan "hingar" dalam struktur awal, membawanya lebih dekat kepada struktur kristal sebenar. Ini bukan rawak; ia dipandu oleh undang-undang fizik dan prinsip sains bahan.

Dalam setiap lelaran, MatterGen memperhalusi jenis atom, koordinat, dan parameter kekisi. Pelarasan ini adalah berdasarkan taburan yang telah ditetapkan dan bermotivasi secara fizikal, memastikan bahawa model itu mempertimbangkan sifat fizikal sebenar seperti panjang ikatan, sudut ikatan, dan simetri kekisi.

Penyebaran koordinat menghormati sempadan berkala kristal, menggunakan taburan normal yang dibalut untuk melaraskan kedudukan atom, menghalang atom daripada meninggalkan struktur berkala kristal.

Penyebaran kekisi menggunakan bentuk simetri, di mana min taburan ialah kekisi kubik, dan ketumpatan atom purata diperoleh daripada data latihan, memastikan kestabilan dan kerelevanan fizikal struktur yang dihasilkan.

Peranan Rangkaian Skor Equivariant

Rangkaian skor equivariant adalah komponen penting lain dalam MatterGen. Ia belajar untuk memulihkan struktur kristal asal daripada proses penyebaran. Reka bentuk rangkaian ini adalah berdasarkan prinsip equivariance, yang bermaksud bahawa sistem mengekalkan sifat tertentu di bawah transformasi tertentu. Untuk bahan kristal, ini membayangkan bahawa sifat bahan kekal tidak berubah semasa putaran dan translasi.

Rangkaian mengeluarkan skor equivariant untuk jenis atom, koordinat, dan kekisi. Skor ini mewakili 'ketidaksesuaian' setiap atom dan parameter kekisi dalam struktur semasa, atau sisihan mereka daripada struktur kristal yang ideal. Dengan mengira skor ini, rangkaian membimbing model untuk melaraskan atom dan parameter kekisi, mengurangkan hingar dan bergerak lebih dekat ke struktur kristal yang stabil.

Kebolehsuaian Melalui Modul Penyesuai

Untuk meningkatkan fleksibiliti, MatterGen menggabungkan modul penyesuai, membolehkan penalaan halus untuk pelbagai tugas hiliran. Modul ini boleh mengubah output model berdasarkan label sifat yang diberikan.

Penyesuai memperkenalkan set parameter tambahan pada setiap lapisan model, boleh laras berdasarkan label sifat khusus tugas. Parameter ini dioptimumkan semasa penalaan halus untuk memastikan struktur yang dihasilkan memenuhi keperluan tugas tertentu. Reka bentuk ini bukan sahaja meningkatkan kebolehsuaian tetapi juga mengurangkan jumlah data berlabel yang diperlukan untuk penalaan halus.

Sebagai contoh, apabila mereka bentuk bahan bateri baharu, model mungkin menumpukan pada kekonduksian elektrik dan kadar resapan ion. Walau bagaimanapun, jika mereka bentuk pemangkin, model mungkin menumpukan pada aktiviti permukaan dan kepilihan. Modul penyesuai membolehkan model melaraskan strategi penjanaan strukturnya mengikut pelbagai keperluan ini.

Pengiktirafan Dan Penerbitan

Microsoft telah menerbitkan penyelidikan ini dalam Nature, menerima pengiktirafan meluas daripada pakar teknologi terkemuka. Ia sedang dibandingkan dengan siri AlphaFold Google, model ramalan protein yang menerima Hadiah Nobel dalam Kimia tahun lepas.