Bei der Suche nach wegweisenden Materialien, die für die Nanoelektronik, die Energiespeicherung und die Gesundheitsversorgung entscheidend sind, besteht eine kritische Herausforderung darin, die Eigenschaften eines Materials vor seiner Erstellung vorherzusagen. Dies ist keine kleine Aufgabe, da jede Kombination von 118 Elementen im Periodensystem vorhanden ist und der Bereich der Temperaturen und Drücke, unter denen Materialien synthetisiert und betrieben werden, variiert. Diese Faktoren beeinflussen die atomaren Wechselwirkungen innerhalb von Materialien erheblich, was die genaue Vorhersage von Eigenschaften und das Verhalten von Simulationen äußerst anspruchsvoll macht.
Microsoft Research hat MatterSim entwickelt, ein Tief-Lernmodell für genaue und effiziente Materialsimulationen und Eigenschaftsvorhersagen über ein breites Spektrum von Elementen, Temperaturen und Drücken, um die in-silico-Materialkonstruktion zu ermöglichen. MatterSim verwendet Deep Learning, um atomare Wechselwirkungen von den grundlegenden Prinzipien der Quantenmechanik zu verstehen, über ein umfassendes Spektrum von Elementen und Bedingungen – von 0 bis 5.000 Kelvin und von Normaldruck bis 10.000.000 Atmosphären. In Experimenten handhabt MatterSim effizient Simulationen für eine Vielzahl von Materialien, einschließlich Metalle, Oxide, Sulfide, Halogenide und deren verschiedenen Zustände wie Kristalle, amorphe Feststoffe und Flüssigkeiten. Darüber hinaus bietet es Anpassungsoptionen für komplexe Vorhersageaufgaben durch die Integration von benutzerbereitgestellten Daten.
MatterSim basiert auf großen synthetischen Datensätzen, die durch eine Mischung aus aktivem Lernen, generativen Modellen und molekulardynamischen Simulationen generiert werden. Diese Datenerzeugungsstrategie gewährleistet eine umfangreiche Abdeckung des Materialraums, wodurch das Modell Energien, atomare Kräfte und Spannungen vorhersagen kann. Es dient als maschinelles Lernkraftfeld mit einer Genauigkeit, die mit First-Principles-Vorhersagen kompatibel ist. MatterSim erzielt eine zehnfache Genauigkeitssteigerung bei der Vorhersage von Materialeigenschaften bei endlichen Temperaturen und Drücken im Vergleich zu früheren State-of-the-Art-Modellen. Unsere Forschung zeigt seine Fähigkeit, eine Vielzahl von Materialeigenschaften zu simulieren, einschließlich thermischer, mechanischer und Transporteigenschaften, und kann sogar Phasendiagramme vorhersagen.
Die Zukunft der MatterSim-Forschung liegt im experimentellen Validierungsprozess, um ihre potenzielle Rolle in Schlüsselsektoren wie der Entwicklung von Katalysatoren für Nachhaltigkeit, Durchbrüchen bei der Energiespeicherung und Fortschritten in der Nanotechnologie zu stärken. Die geplante Integration von MatterSim mit generativen KI-Modellen und verstärkendem Lernen heraldiert eine neue Ära in der systematischen Bemühung um neuartige Materialien. Diese Synergie wird voraussichtlich das Feld revolutionieren, indem die gezielte Erstellung von Materialien für vielfältige Anwendungen von der Halbleitertechnologie bis zur Biomedizintechnik optimiert wird. Ein solcher Fortschritt verspricht, die Entwicklung von Materialien zu beschleunigen und nachhaltige industrielle Praktiken zu stärken, und somit technologische Fortschritte zu fördern, von denen die Gesellschaft profitieren wird.