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微軟使用AI加HPC分析3200萬種新材料

人工智能
在本項目中,微軟研究人員使用到旨在加速科學發(fā)現(xiàn)的Azure量子元素(Quantum Elements)平臺。盡管目前只是將AI與傳統(tǒng)HPC加以結合,但該平臺的目標是在未來能兼容微軟量子超級計算機。

微軟與太平洋西北國家實驗室合作,利用AI與高性能計算(HPC)技術對3200種新型候選材料進行建模,希望加快高效可充電電池材料的發(fā)現(xiàn)速度。該項目還希望進一步支撐微軟的發(fā)展目標,在未來25年內將綿延250年的人類化學研究史納入數(shù)據(jù)模型。

Azure量子元素

在本項目中,微軟研究人員使用到旨在加速科學發(fā)現(xiàn)的Azure量子元素(Quantum Elements)平臺。盡管目前只是將AI與傳統(tǒng)HPC加以結合,但該平臺的目標是在未來能兼容微軟量子超級計算機。與此同時,Azure量子元素還擴大了HPC集群規(guī)模并使用AI進行高質量推理,希望為鋰離子電池的研究貢獻重要力量。此外,微軟Copilot AI則負責簡化數(shù)據(jù)處理、代碼編寫與模擬運行等具體操作。

Azure量子元素專注于解決大規(guī)模、高速、高準確性需求所帶來的技術挑戰(zhàn):

  • 規(guī)模:處理規(guī)模非常重要,將直接決定新的分子或材料發(fā)現(xiàn)的具體范圍。為了將候選材料從以往的幾千種擴大到數(shù)百萬種,規(guī)模擴展能力至關重要。研究人員必須對足夠龐大的系統(tǒng)進行建模,準確捕捉到材料內部缺陷或化學異質性等復雜因素。
  • 速度:速度是指將特定化學模擬速度加快50萬倍,借此模擬并分析材料的基本性質。更快的計算流程能夠幫助研究人員高效工作。量子元素平臺的目標是通過快速處理多種材料的大量模擬數(shù)據(jù)以加快發(fā)現(xiàn)速度,高效識別出有前途的候選材料。速度也將決定AI與HPC之間的交互效率。
  • 準確性:準確性并非強調完全精確,這是因為化學系統(tǒng)中的某些量子力學效應只能取近似結果。目前的經(jīng)典計算機還無法確切模擬這類場景,因此未來準確性的進一步提升,還有待量子計算與AI及HPC的全面結合。

從3200萬種候選材料中找尋答案

微軟Azure研究團隊正著手探索可用于鋰電池制造的理想固態(tài)電解質。該團隊通過離子取代法取代了20萬種已知晶體中的特定原子,并使用54種潛在電解質原子作為替代選項。在此過程中,研究人員共創(chuàng)造出超3200萬種新材料,但如此龐大的備選庫太過寬泛,需要經(jīng)過進一步篩選和精簡至較易管理的規(guī)模后才能移交給西北國家實驗室。考慮到傳統(tǒng)HPC物理模型不足以快速解決這樣的大規(guī)模問題集,微軟決定使用AI加速材料的穩(wěn)定性分析。在此類項目中,AI將成為快速且強大的工具選項,可用于預測材料的電化學穩(wěn)定性、帶隙、電化學反應性、能量和力等材料特性。通過使用AI代替HPC模擬中的量子化學計算,微軟成功將篩選速度提升至傳統(tǒng)方法的1.5萬倍。

通過這個過程,材料庫被初步過濾至50萬種穩(wěn)定候選項。通過AI篩選流程對這50萬種候選材料的進一步電化學穩(wěn)定性篩選,最終得出800種有前途的候選項。盡管AI算法速度快、頭飾生高,但薛定諤議程與量子力學計算仍難免會存在一些殘差。正因為如此,才需要基于傳統(tǒng)物理效應的HPC管線對剩余800種候選材料做二次處理,以進一步分析材料的物化特性。

在這一階段,研究人員同樣使用AI篩選流程來表征各種新型材料。該管線首先利用預測模型來快速評估候選項,之后再執(zhí)行更準確的物理模擬驗證,最后通過分子動力學研究來評估其基本動態(tài)特性與結構漲落。階段結束時,候選材料數(shù)量已經(jīng)被縮小至18種。

微軟隨后從中挑選6種移交給西北國家實驗室的研究人員,由他們最終選出最理想的單一材料,其中鋰含量較當前鋰離子電池減少了70%。

廣闊天地,大有可為

可以看到,AI與HPC都是項目中重要的技術組成部分。在AI方面,研究人員使用到微軟專門為分子模擬和能量/力預測而設計的管線。HPC則負責支撐涉及AI模擬結果與量子化學計算的傳統(tǒng)模擬環(huán)節(jié)。

可以想見,整個新材料發(fā)現(xiàn)過程之繁復、數(shù)據(jù)處理量之龐大。為了簡化流程,基于大語言模型的AI輔助工具消除了其中種種困難障礙,同時也代替人類專家解決了類型篩選與分步計算任務。AI輔助工具還能快速為科學家們提供配置工具并設計功能組合,大大加快了科學研究中各類復雜流程的推進速度。

憑借微軟Azure量子元素平臺,3200萬種新型候選結構的創(chuàng)建和800種穩(wěn)定材料的挑選僅耗時一周。微軟估計,如果沒有AI技術的加持,純人力需要20年才能完成這樣的篩選過程。

更值得期待的是,隨著時間推移,整個過程的執(zhí)行效率將越來越高。Azure量子元素平臺還為現(xiàn)有量子硬件預留了量子計算實驗接口。這樣當微軟的量子超級計算機最終部署落地后,該平臺將優(yōu)先訪問量子算力。隨著規(guī)模化量子計算開始發(fā)揮實際作用,相信這項技術將為高度復雜化學系統(tǒng)中的力效應與能量建模提供突破性的精度保障。由此帶來的現(xiàn)有經(jīng)典計算機無法實現(xiàn)的寶貴見解,有望在材料科學、制藥等領域交付更多前所未有的新成果。也正因為如此,微軟量子元素項目的影響已經(jīng)遠遠超出新型電池鋰材料的研究范疇,必將給各行各業(yè)帶來無窮無盡的探索空間。

責任編輯:姜華 來源: 至頂網(wǎng)
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