- Published on
మైక్రోసాఫ్ట్ మెటీరియల్ డిజైన్ బ్రేక్‌త్రూ AI మోడల్ 10x కచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది
- రచయితలు
- పేరు
- Ajax
MatterGen: మెటీరియల్ డిజైన్ కోసం ఒక విప్లవాత్మక AI మోడల్
మైక్రోసాఫ్ట్ MatterGen అనే ఒక సంచలనాత్మక పెద్ద భాషా నమూనాని(large language model) ఆవిష్కరించింది. ఇది ప్రత్యేకంగా అకర్బన పదార్థాలను సృష్టించడానికి రూపొందించబడింది. ఈ వినూత్న నమూనా, వ్యాప్తి నమూనా నిర్మాణాన్ని(diffusion model architecture) ఆధారంగా చేసుకుని, పరమాణు రకాలను, కోఆర్డినేట్‌లను(coordinates), మరియు ఆవర్తన లాటిస్‌లను(periodic lattices) క్రమంగా ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు. ఇది విభిన్నమైన కొత్త అకర్బన పదార్థాలను వేగంగా ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. దీనికి ఒక ప్రధాన ఉదాహరణ శక్తి రంగం, ఇక్కడ MatterGen నూతన లిథియం-అయాన్ బ్యాటరీ కాథోడ్ పదార్థాలను ఉత్పత్తి చేయగలదు.
పరమాణువుల రకాలను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, ప్రత్యేకమైన ఎలక్ట్రానిక్ నిర్మాణాలతో కూడిన పరివర్తన లోహ మూలకాలను ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా మరియు లాటిస్‌లో వాటి స్థానాన్ని ఖచ్చితంగా నిర్ణయించడం ద్వారా, MatterGen ప్రత్యేకమైన మైక్రోస్ట్రక్చర్‌లతో(microstructures) స్ఫటికాకార లాటిస్‌ల(crystal lattices) అభివృద్ధిని అనుమతిస్తుంది. ఇది బ్యాటరీ జీవితాన్ని మరియు పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరిచే అవకాశం ఉంది.
MatterGenతో మెరుగైన మెటీరియల్ డిస్కవరీ
సాంప్రదాయ మెటీరియల్ డిస్కవరీ పద్ధతులతో పోలిస్తే, MatterGen స్థిరమైన, ప్రత్యేకమైన మరియు నూతన పదార్థాలను రెండింతలు ఎక్కువగా ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఉత్పత్తి చేయబడిన నిర్మాణాలు వాటి డెన్సిటీ ఫంక్షనల్ థియరీ(DFT) స్థానిక శక్తి కనిష్టానికి దాదాపు పది రెట్లు దగ్గరగా ఉంటాయి. ఇది MatterGenను ఎలక్ట్రిక్ వాహనాలు, ఏరోస్పేస్ మరియు ఎలక్ట్రానిక్ చిప్‌ల వంటి హైటెక్ రంగాలకు ఒక విలువైన సాధనంగా చేస్తుంది.
ఒక సరళీకృత ఉపమానం: MatterGenతో నిర్మించడం
ఈ సంక్లిష్టమైన భావనను అర్థం చేసుకోవడానికి, మీరు ఒక ఇల్లు నిర్మించాలనుకుంటున్నారని ఊహించుకోండి. సాంప్రదాయ పద్ధతులు ఇప్పటికే ఉన్న డిజైన్‌ల నుండి ఎంచుకోవడం కలిగి ఉంటాయి, అవి మీ అవసరాలకు సరిగ్గా సరిపోకపోవచ్చు.
మరోవైపు, MatterGen మీ ఖచ్చితమైన అవసరాలను పేర్కొనడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. మీరు ఇలా చెప్పవచ్చు, "నాకు జిమ్, గేమింగ్ రూమ్, రెండు చిన్న పడక గదులు, ఒక ప్రధాన పడక గది మరియు ఒక చిన్న తోటతో ఐదు పడక గదుల ఇల్లు కావాలి. డ్రాగన్ మరియు ఫీనిక్స్ అలంకరణలతో కూడిన చైనీస్ శైలి నిర్మాణం నాకు కావాలి."
సారాంశంలో, MatterGen ఒక వివరణాత్మక ఉత్పత్తి ప్రక్రియ ద్వారా అకర్బన పదార్థాల ఆవిష్కరణ యొక్క సంక్లిష్ట ప్రక్రియను విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది. ఇది నిర్దిష్ట అవసరాల ఆధారంగా ఆదర్శవంతమైన పదార్థాల కలయికలను మరియు నిర్మాణ లేఅవుట్‌లను అన్వేషిస్తుంది మరియు నిర్మిస్తుంది. ఇది వివిధ లక్షణాలతో నిర్మాణ వస్తువులను ఎన్నుకోవడం లాగా, తగిన పరమాణు రకాలను ఎంచుకోవడంతో ప్రారంభమవుతుంది.
తరువాత, ఇది ఖచ్చితంగా ప్రతి ఇటుకను ఉంచినట్లుగా, అంతరిక్షంలో ఈ పరమాణువుల కోఆర్డినేట్‌లను ఖచ్చితంగా నిర్ణయిస్తుంది. చివరగా, ఇది ఒక దృఢమైన మరియు ప్రత్యేకమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను సృష్టిస్తూ ఒక పరిపూర్ణ ఆవర్తన లాటిస్‌ను నిర్మిస్తుంది.
మెటీరియల్ సైన్స్‌లో AI యొక్క శక్తి
AIలో వేగవంతమైన పురోగతులు వివిధ రంగాలను మారుస్తున్నాయి మరియు మెటీరియల్ సైన్స్ కూడా దీనికి మినహాయింపు కాదు. MatterGen కొత్త సూపర్ కండక్టర్లను(superconductors) కనుగొనే సామర్థ్యం, కంప్యూటింగ్ పనితీరును పెంచడం మరియు తదనంతరం మరింత సూపర్ కండక్టింగ్ పదార్థాలను కనుగొనడం దీనికి నిదర్శనం. ఇది ఒక స్వీయ-బలోపేత చక్రం, ఇక్కడ AI నిరంతరం ప్రతిదీ మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
సంభావ్య అనువర్తనాలు మరియు ప్రభావం
- బ్యాటరీ టెక్నాలజీ: MatterGen బ్యాటరీ సెల్ సంకలనాలను(additives) విప్లవాత్మకం చేయగలదు. ఈ మోడల్ పాజిటివ్ ఎలక్ట్రోడ్ యాక్టివ్ మెటీరియల్స్(positive electrode active materials) ఉత్పత్తికి సహాయపడే అవకాశం ఉంది.
- AGI చిక్కులు: మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలు ఇది ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్(AGI) వైపు ఒక పురోగతి అని సూచిస్తున్నాయి.
- ప్రపంచ సవాళ్లు: ఈ సాంకేతికత వాతావరణ మార్పు వంటి ప్రపంచ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి అవకాశం ఉంది.
MatterGen నిర్మాణం: వ్యాప్తి ప్రక్రియ
MatterGen యొక్క ప్రధాన భాగం వ్యాప్తి ప్రక్రియ, ఇది భౌతిక దృగ్విషయం ద్వారా ప్రేరణ పొందింది. ఇక్కడ అధిక సాంద్రత కలిగిన ప్రాంతాల నుండి తక్కువ సాంద్రత కలిగిన ప్రాంతాలకు కణాలు కదులుతాయి, చివరికి సమాన పంపిణీని చేరుకుంటాయి. మెటీరియల్ డిజైన్‌లో, ఈ ప్రక్రియ పూర్తిగా యాదృచ్ఛిక ప్రారంభ స్థితి నుండి ఒక క్రమబద్ధమైన మరియు స్థిరమైన స్ఫటికాకార నిర్మాణాన్ని(crystal structure) ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది.
ప్రక్రియ భౌతిక ప్రాముఖ్యత లేని యాదృచ్ఛిక ప్రారంభ నిర్మాణంతో మొదలవుతుంది. ఆపై, అనేక పునరావృత దశల ద్వారా, MatterGen ప్రారంభ నిర్మాణంలోని "నాయిస్‌ను" తగ్గిస్తుంది, దానిని ఒక వాస్తవ స్ఫటికాకార నిర్మాణానికి దగ్గరగా తీసుకువస్తుంది. ఇది యాదృచ్ఛికం కాదు; ఇది భౌతిక నియమాలు మరియు మెటీరియల్ సైన్స్ సూత్రాల ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడుతుంది.
ప్రతి పునరావృతంలో, MatterGen పరమాణు రకాలు, కోఆర్డినేట్‌లు మరియు లాటిస్ పారామితులను(lattice parameters) మెరుగుపరుస్తుంది. ఈ సర్దుబాట్లు ఒక ముందే నిర్వచించబడిన, భౌతికంగా ప్రేరేపిత పంపిణీ ఆధారంగా చేయబడతాయి. ఇది బంధాల పొడవులు, బంధాల కోణాలు మరియు లాటిస్ సౌష్టవం వంటి వాస్తవ భౌతిక లక్షణాలను మోడల్ పరిగణించేలా చేస్తుంది.
కోఆర్డినేట్ వ్యాప్తి స్ఫటికం యొక్క ఆవర్తన సరిహద్దులను గౌరవిస్తుంది, పరమాణు స్థానాలను సర్దుబాటు చేయడానికి చుట్టబడిన సాధారణ పంపిణీని(wrapped normal distribution) ఉపయోగిస్తుంది, పరమాణువులు స్ఫటికం యొక్క ఆవర్తన నిర్మాణాన్ని విడిచి వెళ్లకుండా నిరోధిస్తుంది.
లాటిస్ వ్యాప్తి(lattice diffusion) ఒక సౌష్టవ రూపాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇక్కడ పంపిణీ యొక్క సగటు ఒక క్యూబిక్ లాటిస్ మరియు సగటు పరమాణు సాంద్రత శిక్షణ డేటా నుండి తీసుకోబడుతుంది. ఇది ఉత్పత్తి చేయబడిన నిర్మాణాల స్థిరత్వాన్ని మరియు భౌతిక ప్రాముఖ్యతను నిర్ధారిస్తుంది.
ఈక్వివేరియంట్ స్కోర్ నెట్‌వర్క్‌ల పాత్ర
ఈక్వివేరియంట్ స్కోర్ నెట్‌వర్క్(equivariant score network) MatterGenలో మరొక ముఖ్యమైన భాగం. ఇది వ్యాప్తి ప్రక్రియ నుండి అసలు స్ఫటికాకార నిర్మాణాన్ని తిరిగి పొందడం నేర్చుకుంటుంది. ఈ నెట్‌వర్క్ రూపకల్పన ఈక్వివేరియన్స్ సూత్రం ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అంటే ఒక వ్యవస్థ కొన్ని పరివర్తనల క్రింద కొన్ని లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది. స్ఫటికాకార పదార్థాల కోసం, భ్రమణం మరియు అనువాదం సమయంలో పదార్థం యొక్క లక్షణాలు మారకుండా ఉంటాయని ఇది సూచిస్తుంది.
నెట్‌వర్క్ పరమాణు రకాలు, కోఆర్డినేట్‌లు మరియు లాటిస్‌ల కోసం ఈక్వివేరియంట్ స్కోర్‌లను అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది. ఈ స్కోర్‌లు ప్రస్తుత నిర్మాణంలో ప్రతి పరమాణువు మరియు లాటిస్ పారామితి యొక్క "మిస్‌ఫిట్" లేదా ఆదర్శ స్ఫటికాకార నిర్మాణం నుండి వాటి విచలనాన్ని సూచిస్తాయి. ఈ స్కోర్‌లను లెక్కించడం ద్వారా, నెట్‌వర్క్ పరమాణువులను మరియు లాటిస్ పారామితులను సర్దుబాటు చేయడానికి, నాయిస్‌ను తగ్గించడానికి మరియు స్థిరమైన స్ఫటికాకార నిర్మాణానికి దగ్గరగా వెళ్లడానికి మోడల్‌కు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది.
అడాప్టర్ మాడ్యూల్స్ ద్వారా అనుకూలత
అనుకూలతను పెంచడానికి, MatterGen అడాప్టర్ మాడ్యూల్స్‌ను(adapter modules) కలిగి ఉంటుంది, ఇది వివిధ డౌన్‌స్ట్రీమ్ పనుల కోసం చక్కటి ట్యూనింగ్‌ను(fine-tuning) అనుమతిస్తుంది. ఈ మాడ్యూల్స్ ఇచ్చిన ప్రాపర్టీ లేబుల్‌ల ఆధారంగా మోడల్ అవుట్‌పుట్‌ను మార్చగలవు.
అడాప్టర్‌లు మోడల్ యొక్క ప్రతి లేయర్‌లో అదనపు పారామితులను(parameters) ప్రవేశపెడతాయి, టాస్క్-నిర్దిష్ట ప్రాపర్టీ లేబుల్‌ల ఆధారంగా సర్దుబాటు చేయబడతాయి. ఉత్పత్తి చేయబడిన నిర్మాణాలు నిర్దిష్ట టాస్క్ అవసరాలను తీర్చాయని నిర్ధారించడానికి చక్కటి ట్యూనింగ్ సమయంలో ఈ పారామితులు ఆప్టిమైజ్ చేయబడతాయి. ఈ డిజైన్ అనుకూలతను పెంచడమే కాకుండా, చక్కటి ట్యూనింగ్ కోసం అవసరమైన లేబుల్ చేయబడిన డేటా మొత్తాన్ని కూడా తగ్గిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, కొత్త బ్యాటరీ పదార్థాలను రూపొందించేటప్పుడు, మోడల్ విద్యుత్ వాహకత మరియు అయాన్ వ్యాప్తి రేట్లపై దృష్టి పెట్టవచ్చు. అయితే, ఉత్ప్రేరకం(catalyst) రూపొందించేటప్పుడు, మోడల్ ఉపరితల కార్యాచరణ మరియు ఎంపికపై దృష్టి పెట్టవచ్చు. అడాప్టర్ మాడ్యూల్స్ ఈ విభిన్న అవసరాలకు అనుగుణంగా దాని నిర్మాణ ఉత్పత్తి వ్యూహాలను సర్దుబాటు చేయడానికి మోడల్‌ను అనుమతిస్తాయి.
గుర్తింపు మరియు ప్రచురణ
మైక్రోసాఫ్ట్ ఇప్పటికే ఈ పరిశోధనను నేచర్‌లో ప్రచురించింది, ప్రముఖ సాంకేతిక నిపుణుల నుండి విస్తృత గుర్తింపు పొందింది. ఇది గత సంవత్సరం కెమిస్ట్రీలో నోబెల్ బహుమతిని అందుకున్న ప్రోటీన్ ప్రిడిక్షన్ మోడల్ అయిన గూగుల్ యొక్క ఆల్ఫాఫోల్డ్ సిరీస్‌తో పోల్చబడుతోంది.