Zephyrnet Logosu

Makine öğrenimi, etkileşim halindeki atomların dinamiklerini simüle etmeye yardımcı olur

Tarih:

LOS ALAMOS, NM, 23 Şubat 2021–Alüminyum gibi malzemelerdeki atomların hareketlerini simüle etmek için devrim niteliğinde bir makine öğrenimi (ML) yaklaşımı bu haftaki Doğa İletişim günlük. "Atomlar arası potansiyel geliştirmeye" yönelik bu otomatikleştirilmiş yaklaşım, hesaplamalı malzeme keşfi alanını değiştirebilir.

Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'ndan proje lideri Justin Smith, "Bu yaklaşım, ilk prensiplerden itibaren malzeme hasarı ve eskime çalışması için önemli bir yapı taşı olmayı vaat ediyor" dedi. "Etkileşim içindeki atomların dinamiklerini simüle etmek, yeni malzemeleri anlamanın ve geliştirmenin temel taşıdır. Makine öğrenimi yöntemleri, hesaplamalı bilim insanlarına bu atomistik simülasyonları doğru ve verimli bir şekilde yürütmeleri için yeni araçlar sağlıyor. Bunun gibi makine öğrenimi modelleri, son derece hassas kuantum simülasyonlarının sonuçlarını hesaplama maliyetinin küçük bir kısmıyla taklit etmek için tasarlandı."

Bu makine öğrenimi modellerinin genel doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için, modeli eğitmek için oldukça çeşitli bir veri kümesi tasarlamanın gerekli olduğunu söyledi. Buradaki zorluk, makine öğrenimi modeli tarafından en çok hangi eğitim verilerine ihtiyaç duyulacağının önceden açık olmamasıdır. Ekibin son çalışması, yinelemeli olarak bir eğitim veri seti oluşturmak için otomatikleştirilmiş bir "aktif öğrenme" metodolojisi sunuyor.

Yöntem, her yinelemede atomistik simülasyonlar gerçekleştirmek için mevcut en iyi makine öğrenimi modelini kullanır; Makine öğrenimi modelinin bilgisinin ötesinde yeni fiziksel durumlarla karşılaşıldığında, pahalı kuantum simülasyonları yoluyla yeni referans verileri toplanır ve makine öğrenimi modeli yeniden eğitilir. Bu süreç boyunca, aktif öğrenme prosedürü, çeşitli kristal yapıları ve kristaller içinde görünen çeşitli kusur modelleri dahil olmak üzere birçok farklı atomik konfigürasyon tipiyle ilgili verileri toplar.

###

Kağıt: Alüminyum için sağlam bir atomlar arası potansiyelin otomatik keşfi, Doğa İletişim, DOI: 10.1038/s41467-021-21376-0

Finansman: Bu çalışma kısmen Los Alamos Ulusal Laboratuvarı Gelişmiş Simülasyon ve Hesaplama (ASC) programı tarafından finanse edildi ve açık erişim döneminde Lawrence Livermore Ulusal Laboratuvarı Sierra Süper Bilgisayarı tarafından bilgisayar süresi sağlandı.

Los Alamos Ulusal Laboratuvarı Hakkında

Ulusal güvenlik adına stratejik bilimle uğraşan multidisipliner bir araştırma kurumu olan Los Alamos Ulusal Laboratuvarı, üç kurucu üyesine eşit olarak sahip olunan kamu hizmeti odaklı, ulusal güvenlik bilimi kuruluşu Triad tarafından yönetilmektedir: Battelle Memorial Institute (Battelle), the Texas A&M Üniversite Sistemi (TAMUS) ve Enerji Bakanlığı Ulusal Nükleer Güvenlik İdaresi için Kaliforniya Üniversitesi (UC) Vekilleri.

Los Alamos, ABD nükleer stokunun güvenliğini ve güvenilirliğini sağlayarak, kitle imha silahlarından kaynaklanan tehditleri azaltmak için teknolojiler geliştirerek ve enerji, çevre, altyapı, sağlık ve küresel güvenlik endişeleriyle ilgili sorunları çözerek ulusal güvenliği geliştirir.
LA-UR-21-21717

https: //www.lan.gov /keşfet /news-release-archive /2021 /Şubat/0223-makine öğrenimi.php

Kaynak: https://bioengineer.org/machine-learning-aids-in-simulating-dynamics-of-interacting-atoms/

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img