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邁向 “通用大原子模型” 時(shí)代,深度解讀 DPA-2

邁向 “通用大原子模型” 時(shí)代,深度解讀 DPA-2

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原標(biāo)題:邁向 “通用大原子模型” 時(shí)代,深度解讀 DPA-2
關(guān)鍵字:解讀,模型,勢(shì)能,原子,深度
文章來(lái)源:機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù):3194字

內(nèi)容摘要:


人工智能(AI)的快速發(fā)展推動(dòng)了原子建模、模擬和設(shè)計(jì)領(lǐng)域的重大變化。基于 AI 的勢(shì)能模型已被研究者成功地用于大規(guī)模和長(zhǎng)時(shí)間的模擬,其準(zhǔn)確率達(dá)到了從頭計(jì)算(ab initio)電子結(jié)構(gòu)方法的水平。
然而,面對(duì)一個(gè)新的復(fù)雜體系,要獲得可用的、較為完備的勢(shì)函數(shù)模型,研究者仍需要獲取大量計(jì)算數(shù)據(jù)并從頭開(kāi)始訓(xùn)練。隨著電子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的積累,研究者開(kāi)始關(guān)注 “通用” 的勢(shì)能函數(shù)模型,如 DPA-1,Equiformer-V2 等。但這些模型通用性不高,要實(shí)現(xiàn)真正意義上的 LAM(Large Atomic Model) 通用大原子模型,還需要克服先前研究的缺點(diǎn)。
經(jīng)過(guò)北京科學(xué)智能研究院、北京應(yīng)用物理與計(jì)算數(shù)學(xué)研究所、深勢(shì)科技等 29 家單位的 42 位合作者的通力協(xié)作,深度勢(shì)能預(yù)訓(xùn)練大模型 DPA-2 于 2023 年底正式發(fā)布,它也將成為 OpenLAM 大原子模型計(jì)劃的重要載體。
目前 DPA-2 模型已覆蓋化學(xué)元素超過(guò) 90 種,面向豐富的下游任務(wù),微調(diào) DPA-2 所需的數(shù)據(jù)量整體相比過(guò)去要節(jié)省 90% 以上,進(jìn)一步降低訓(xùn)練成本。DPA-2 采用了多任務(wù)訓(xùn)練的策略,從而可以打破數(shù)據(jù)集來(lái)源限制,


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文章來(lái)源:機(jī)器之心
作者微信:almosthuman2014
作者簡(jiǎn)介:專(zhuān)業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)

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