LOS ALAMOS, NM, 23 de fevereiro de 2021–Uma abordagem revolucionária de aprendizado de máquina (ML) para simular os movimentos de átomos em materiais como o alumínio é descrita no artigo desta semana Natureza das Comunicações Diário. Essa abordagem automatizada para o “desenvolvimento do potencial interatômico” pode transformar o campo da descoberta de materiais computacionais.

“Essa abordagem promete ser um importante bloco de construção para o estudo de danos materiais e envelhecimento desde os primeiros princípios”, disse o líder do projeto, Justin Smith, do Los Alamos National Laboratory. “Simular a dinâmica de átomos em interação é a pedra angular da compreensão e desenvolvimento de novos materiais. Os métodos de aprendizado de máquina estão fornecendo aos cientistas da computação novas ferramentas para conduzir com precisão e eficiência essas simulações atomísticas. Modelos de aprendizado de máquina como este são projetados para emular os resultados de simulações quânticas altamente precisas, com uma pequena fração do custo computacional.”

Para maximizar a precisão geral desses modelos de aprendizado de máquina, disse ele, é essencial projetar um conjunto de dados altamente diversificado para treinar o modelo. Um desafio é que não é óbvio, a priori, quais dados de treinamento serão mais necessários para o modelo de ML. O trabalho recente da equipe apresenta uma metodologia automatizada de “aprendizagem ativa” para a construção iterativa de um conjunto de dados de treinamento.

A cada iteração, o método usa o melhor modelo de aprendizado de máquina atual para realizar simulações atomísticas; quando são encontradas novas situações físicas que estão além do conhecimento do modelo de ML, novos dados de referência são coletados por meio de simulações quânticas caras e o modelo de ML é treinado novamente. Por meio desse processo, o procedimento de aprendizado ativo coleta dados sobre muitos tipos diferentes de configurações atômicas, incluindo uma variedade de estruturas cristalinas e uma variedade de padrões de defeitos que aparecem nos cristais.

# # #

O artigo: Descoberta automatizada de um potencial interatômico robusto para o alumínio, Natureza das Comunicações, DOI: 10.1038/s41467-021-21376-0

O financiamento: Este trabalho foi financiado em parte pelo programa Los Alamos National Laboratory Advanced Simulation and Computing (ASC) e o tempo de computador foi fornecido pelo Lawrence Livermore National Laboratory Sierra Supercomputer durante seu período de acesso aberto.

Sobre o Laboratório Nacional Los Alamos

O Laboratório Nacional de Los Alamos, uma instituição de pesquisa multidisciplinar engajada em ciência estratégica em nome da segurança nacional, é administrado pela Triad, uma organização científica de segurança nacional voltada para o serviço público, igualmente propriedade de seus três membros fundadores: Battelle Memorial Institute (Battelle), no Texas A&M University System (TAMUS) e os Regents da University of California (UC) para a Administração de Segurança Nuclear Nacional do Departamento de Energia.

Los Alamos aprimora a segurança nacional, garantindo a segurança e a confiabilidade do estoque nuclear dos EUA, desenvolvendo tecnologias para reduzir as ameaças de armas de destruição em massa e resolvendo problemas relacionados a questões de energia, meio ambiente, infraestrutura, saúde e segurança global.
LA-UR-21-21717