分子动力学
计算效率提升100倍以上,上交李金金团队开发基于Transformer的大模型用于从头算分子动力学
作者 | 陶科豪编辑 | 白菜叶精确模拟原子与分子的动态行为对于开发新一代高效能材料至关重要。然而,传统的从头算分子动力学(AIMD)模拟虽然提供了高精度的预测能力,但由于其高昂的计算成本和漫长的模拟时间,大大限制了研究的进度。例如,完成一个含 100 个原子的材料系统的 30 皮秒模拟,常常需要数月时间,这对于需要快速迭代和优化的新材料研发构成了巨大挑战。在这种背景下,一个能够显著加快这一过程的人工智能模型具有重要价值。面对这些挑战,上海交通大学人工智能与微结构实验室(AIMS-lab)开发了名为 T-AIMD
6/17/2024 3:06:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
数据
机器人
谷歌
模型
大模型
Midjourney
智能
用户
学习
开源
GPT
微软
Meta
AI创作
图像
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
Gemini
算法
蛋白质
生成式
芯片
代码
英伟达
腾讯
神经网络
计算
研究
Sora
AI for Science
3D
Anthropic
AI设计
机器学习
GPU
开发者
场景
华为
预测
伟达
Transformer
百度
人形机器人
苹果
深度学习
AI视频
模态
字节跳动
xAI
驾驶
文本
搜索
大语言模型
Claude
Copilot
具身智能
神器推荐
LLaMA
算力
安全
应用
视频生成
科技
视觉
亚马逊
干货合集
2024
AGI
特斯拉
训练
大型语言模型