Машинне навчання відкрило нову еру моделювання матеріалів

2 хвилин читання

Команда дослідників презентувала новий метод симуляції матеріалів під назвою стек програмного забезпечення «Матеріали на основі алгоритмів навчання» (MALA), повідомляє Центр ім. Гельмгольца в Дрездені-Россендорфі.

Що таке стек програмного забезпечення

У комп'ютерних науках стек програмного забезпечення — це набір алгоритмів та компонентів програмного забезпечення, які комбінуються для створення програмного застосування для вирішення певної проблеми. 

Як працює стек програмного забезпечення MALA

Підписуйтеся на наші соцмережі

Читайте також: Німецька оборонна компанія Diehl Defence вивчає можливість виробництва українських крилатих ракет FP-5 «Фламінго» на території Німеччини. Про це заявив виконавчий директор компанії Гельмут Раух під час авіакосмічної виставки ILA в Берліні. Про це повідомляє Financial Times.

Стек програмного забезпечення MALA приймає розташування атомів у просторі як вхідні дані і генерує відбитки, відомі як компоненти біспектра, які кодують просторове розташування атомів певного матеріалу навколо точки на координатній сітці.

Суттєвою перевагою MALA є те, що модель глибинного навчання може бути незалежною від розміру системи, що дозволяє навчати її на даних з малих систем та застосовувати на будь-якому масштабі. Тобто дана система може відтворити матеріали будь-якої складності.

Команда продемонструвала здатність MALA точно виконувати обчислення електронної структури великого масштабу, включаючи понад 10 000 атомів берилію.  

Знімок симуляції глибокого навчання більш ніж 10 000 атомів берилію / Центр ім. Гельмгольца в Дрездені-Россендорфі

MALA особливо підходить для високопродуктивних обчислень (HPC). При збільшенні розміру системи MALA дозволяє незалежну обробку атомів на використовуваній обчислювальній сітці, ефективно використовуючи ресурси HPC, зокрема графічні обчислювальні пристрої.

Де наразі використовується стек програмного забезпечення MALA

Поки що MALA використовується інститутами та компаніями, такими як Технологічний інститут Джорджії, Державний університет Північної Кароліни, Sambanova Systems Inc. та Nvidia Corp.