MatterGen: โมเดล AI ปฏิวัติวงการออกแบบวัสดุ เพิ่มความแม่นยำ 10 เท่า

MatterGen: โมเดล AI ปฏิวัติวงการออกแบบวัสดุ

Microsoft ได้เปิดตัว MatterGen ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ก้าวล้ำ ออกแบบมาเพื่อสร้างวัสดุอนินทรีย์โดยเฉพาะ โมเดลนวัตกรรมนี้สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม diffusion model ซึ่งสามารถปรับปรุงประเภทอะตอม พิกัด และโครงสร้างแลตทิซเป็นระยะๆ ทำให้สามารถสร้างวัสดุอนินทรีย์ใหม่ๆ ที่หลากหลายได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างสำคัญของศักยภาพคือในภาคพลังงาน ซึ่ง MatterGen สามารถสร้างวัสดุแคโทดแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนแบบใหม่ได้

ด้วยการปรับประเภทของอะตอม การนำธาตุโลหะทรานซิชันที่มีโครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์เฉพาะตัว และการกำหนดตำแหน่งภายในแลตทิซอย่างแม่นยำ MatterGen ช่วยให้สามารถพัฒนาโครงสร้างแลตทิซผลึกที่มีโครงสร้างจุลภาคเฉพาะตัว ซึ่งมีศักยภาพในการปรับปรุงอายุการใช้งานและประสิทธิภาพของแบตเตอรี่ได้อย่างมาก

การค้นพบวัสดุที่ได้รับการปรับปรุงด้วย MatterGen

เมื่อเทียบกับวิธีการค้นพบวัสดุแบบดั้งเดิม MatterGen ช่วยเพิ่มสัดส่วนของวัสดุที่เสถียร มีเอกลักษณ์ และแปลกใหม่ที่สร้างขึ้นได้มากกว่าสองเท่า นอกจากนี้ โครงสร้างที่สร้างขึ้นยังใกล้เคียงกับค่าต่ำสุดของพลังงานโลคัล Density Functional Theory (DFT) ประมาณสิบเท่า ทำให้ MatterGen เป็นเครื่องมือล้ำค่าสำหรับภาคเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น ยานยนต์ไฟฟ้า การบินและอวกาศ และชิปอิเล็กทรอนิกส์

เปรียบเทียบง่ายๆ: การสร้างด้วย MatterGen

เพื่อให้เข้าใจแนวคิดที่ซับซ้อนนี้ ลองนึกภาพว่าคุณต้องการสร้างบ้าน วิธีการแบบดั้งเดิมเกี่ยวข้องกับการเลือกจากแบบที่มีอยู่ ซึ่งอาจไม่ตรงกับความต้องการของคุณอย่างสมบูรณ์แบบ

ในทางกลับกัน MatterGen ช่วยให้คุณระบุความต้องการที่แน่นอนของคุณได้ คุณสามารถพูดว่า "ฉันต้องการบ้านห้าห้องนอนพร้อมโรงยิม ห้องเล่นเกม ห้องนอนเล็กสองห้อง ห้องนอนใหญ่ และสวนเล็กๆ ฉันอยากได้สถาปัตยกรรมสไตล์จีนที่มีการตกแต่งด้วยมังกรและนกฟีนิกซ์"

โดยสรุป MatterGen จะแบ่งกระบวนการที่ซับซ้อนของการค้นพบวัสดุอนินทรีย์ผ่านกระบวนการสร้างแบบละเอียด โดยจะสำรวจและสร้างชุดวัสดุและโครงสร้างที่เหมาะสมตามข้อกำหนดเฉพาะ

• เริ่มต้นด้วยการเลือกประเภทอะตอมที่เหมาะสม เหมือนกับการเลือกวัสดุก่อสร้างที่มีคุณสมบัติแตกต่างกัน
• จากนั้นจะกำหนดพิกัดของอะตอมเหล่านี้ในอวกาศอย่างแม่นยำ คล้ายกับการวางอิฐแต่ละก้อนอย่างแม่นยำ
• สุดท้าย จะสร้างแลตทิซเป็นระยะที่สมบูรณ์แบบ สร้างกรอบที่แข็งแกร่งและมีเอกลักษณ์

พลังของ AI ในวิทยาศาสตร์วัสดุ

ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของ AI กำลังปรับเปลี่ยนสาขาต่างๆ และวิทยาศาสตร์วัสดุก็ไม่มีข้อยกเว้น ความสามารถของ MatterGen ในการค้นพบตัวนำยวดยิ่งใหม่ๆ เพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณ และค้นพบวัสดุนำยวดยิ่งมากยิ่งขึ้น เป็นข้อพิสูจน์ถึงสิ่งนี้ มันเป็นวงจรที่เสริมสร้างซึ่งกันและกัน โดยที่ AI ปรับแต่งและปรับปรุงทุกสิ่งอย่างต่อเนื่อง

การใช้งานและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น

• เทคโนโลยีแบตเตอรี่: MatterGen สามารถปฏิวัติสารเติมแต่งเซลล์แบตเตอรี่ ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มีการอภิปรายและความต้องการอย่างมาก โมเดลนี้มีศักยภาพในการช่วยในการผลิตวัสดุออกฤทธิ์ของขั้วบวก
• ผลกระทบต่อ AGI: ความสามารถของโมเดลบ่งชี้ว่าเป็นการก้าวหน้าไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI)
• ความท้าทายระดับโลก: เทคโนโลยีนี้มีแนวโน้มที่จะแก้ไขความท้าทายระดับโลก เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

สถาปัตยกรรมของ MatterGen: กระบวนการแพร่กระจาย

หัวใจสำคัญของ MatterGen คือกระบวนการแพร่กระจาย ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากปรากฏการณ์ทางกายภาพที่อนุภาคเคลื่อนที่จากบริเวณที่มีความเข้มข้นสูงไปยังบริเวณที่มีความเข้มข้นต่ำ จนกว่าจะมีการกระจายตัวอย่างสม่ำเสมอ ในการออกแบบวัสดุ กระบวนการนี้ได้รับการปรับให้สร้างโครงสร้างผลึกที่เป็นระเบียบและเสถียรจากสถานะเริ่มต้นแบบสุ่มโดยสิ้นเชิง

กระบวนการเริ่มต้นด้วยโครงสร้างเริ่มต้นแบบสุ่มที่ไม่มีนัยสำคัญทางกายภาพ จากนั้น ด้วยขั้นตอนการทำซ้ำหลายขั้นตอน MatterGen จะลด "สัญญาณรบกวน" ในโครงสร้างเริ่มต้น ทำให้เข้าใกล้โครงสร้างผลึกจริงมากขึ้น นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ มันได้รับคำแนะนำจากกฎทางฟิสิกส์และหลักการวิทยาศาสตร์วัสดุ

ในการทำซ้ำแต่ละครั้ง MatterGen จะปรับแต่งประเภทอะตอม พิกัด และพารามิเตอร์แลตทิซ การปรับเหล่านี้ขึ้นอยู่กับการกระจายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและมีแรงจูงใจทางกายภาพ เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลจะพิจารณาคุณสมบัติทางกายภาพที่แท้จริง เช่น ความยาวพันธะ มุมพันธะ และสมมาตรของแลตทิซ

การแพร่กระจายของพิกัดเคารพขอบเขตเป็นระยะของผลึก โดยใช้การกระจายแบบปกติที่ห่อหุ้มเพื่อปรับตำแหน่งอะตอม ป้องกันไม่ให้อะตอมออกจากโครงสร้างเป็นระยะของผลึก

การแพร่กระจายของแลตทิซใช้รูปแบบสมมาตร โดยที่ค่าเฉลี่ยของการกระจายคือแลตทิซลูกบาศก์ และความหนาแน่นของอะตอมโดยเฉลี่ยได้มาจากข้อมูลการฝึกอบรม เพื่อให้มั่นใจถึงความเสถียรและความเกี่ยวข้องทางกายภาพของโครงสร้างที่สร้างขึ้น

บทบาทของเครือข่ายคะแนน Equivariant

เครือข่ายคะแนน equivariant เป็นอีกองค์ประกอบสำคัญใน MatterGen ซึ่งเรียนรู้ที่จะกู้คืนโครงสร้างผลึกดั้งเดิมจากกระบวนการแพร่กระจาย การออกแบบเครือข่ายนี้ขึ้นอยู่กับหลักการของ equivariance ซึ่งหมายความว่าระบบยังคงรักษาคุณสมบัติบางอย่างไว้ภายใต้การแปลงบางอย่าง สำหรับวัสดุผลึก สิ่งนี้บ่งชี้ว่าคุณสมบัติของวัสดุยังคงไม่เปลี่ยนแปลงในระหว่างการหมุนและการเลื่อน

เครือข่ายจะส่งออกคะแนน equivariant สำหรับประเภทอะตอม พิกัด และแลตทิซ คะแนนเหล่านี้แสดงถึง "ความไม่ลงรอยกัน" ของแต่ละอะตอมและพารามิเตอร์แลตทิซในโครงสร้างปัจจุบัน หรือความเบี่ยงเบนจากโครงสร้างผลึกในอุดมคติ การคำนวณคะแนนเหล่านี้ เครือข่ายจะแนะนำโมเดลให้ปรับอะตอมและพารามิเตอร์แลตทิซ ลดสัญญาณรบกวน และเข้าใกล้โครงสร้างผลึกที่เสถียรมากขึ้น

ความสามารถในการปรับตัวผ่านโมดูล Adapter

เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่น MatterGen ได้รวมโมดูล adapter ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งสำหรับงานปลายน้ำต่างๆ โมดูลเหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงเอาต์พุตของโมเดลตามป้ายกำกับคุณสมบัติที่กำหนด

อะแดปเตอร์จะแนะนำชุดพารามิเตอร์พิเศษในแต่ละเลเยอร์ของโมเดล ซึ่งปรับได้ตามป้ายกำกับคุณสมบัติเฉพาะของงาน พารามิเตอร์เหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมในระหว่างการปรับแต่ง เพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างที่สร้างขึ้นตรงตามข้อกำหนดเฉพาะของงาน การออกแบบนี้ไม่เพียงแต่เพิ่มความสามารถในการปรับตัว แต่ยังช่วยลดปริมาณข้อมูลที่มีป้ายกำกับที่จำเป็นสำหรับการปรับแต่งอีกด้วย

ตัวอย่างเช่น เมื่อออกแบบวัสดุแบตเตอรี่ใหม่ โมเดลอาจเน้นที่การนำไฟฟ้าและอัตราการแพร่ของไอออน อย่างไรก็ตาม หากออกแบบตัวเร่งปฏิกิริยา โมเดลอาจเน้นที่กิจกรรมพื้นผิวและความสามารถในการเลือก โมดูลอะแดปเตอร์ช่วยให้โมเดลปรับกลยุทธ์การสร้างโครงสร้างตามความต้องการที่แตกต่างกันเหล่านี้ได้

การยอมรับและการตีพิมพ์

Microsoft ได้เผยแพร่การวิจัยนี้ใน Nature แล้ว ซึ่งได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางจากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีชั้นนำ มีการเปรียบเทียบกับ AlphaFold series ของ Google ซึ่งเป็นโมเดลทำนายโปรตีนที่ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีเมื่อปีที่แล้ว