В Мічіганському університеті розробляють моделі ШІ для розробки нових матеріалів акумуляторів
Університет Мічигану використовує супермощні комп’ютери для нових досліджень
Науковці на чолі з Університетом Мічигану працюють над створенням великих моделей AI за допомогою суперкомп’ютерів Argonne, що можуть змінити підхід до розробки матеріалів для акумуляторів. Доступ до потужних систем ALCF Aurora і Polaris дозволяє дослідникам створювати AI, здатні передбачати нові потенційні матеріали для електролітів та електродів.
Перехід від інтуїції до аналізу
Венкат Вішванатан, доцент Університету Мічигану, зазначив, що дослідження матеріалів для акумуляторів тривалий час були інтуїтивним процесом. З початком застосування AI та підтримкою обчислювальної потужності, науковці тепер мають змогу ці процеси значно покращити.
- Розробка моделей AI для виявлення нових електролітів та електродів стали пріоритетом.
- Моделі AI навчаються на великих масивах даних, щоб точно генерувати передбачення щодо нових матеріалів.
- Поліпшення в електролітах та електродах може призвести до створення більш потужних, довговічних і безпечних батарей.
Виклики та переваги потужних обчислювань
Оскільки вчені намагаються вивчити 10^60 можливих молекулярних сполук, модель-основа, навчена на даних мільярдів відомих молекул, допомагає ефективніше досліджувати цей простір. Навчання таких моделей вимагає обчислювальних ресурсів, що виходять за рамки можливостей більшості лабораторій.
“Є велика різниця між навчанням моделі на мільйонах молекул проти мільярдів” – підкреслив Вішванатан.
Суперкомп’ютери ALCF, оснащені тисячами ГПУ і великими ємностями пам’яті, розроблені для підтримки складних досліджень, керованих AI. Взаємодія з користувачами розширилася за допомогою інтеграції AI-моделей з чатботами, що базуються на LLM, такими як ChatGPT.
Сучасні підходи до відкриттів змінюються завдяки можливостям, які пропонують моделі AI. Це нова ера для досліджень матеріалів, керованих штучним інтелектом.
