原创Facebook开源超大化合物研究数据集!用AI寻找能源转换的钥匙

时间:2020-10-18 05:14 点击:158

原题目:Facebook开源系统超大型化合物科学研究数据集!用AI找寻电力能源转换的锁匙

智东西(微信公众号:zhidxcom)

编 | 子佩

智东西10月15日信息,昨日Facebook和卡内基梅隆高校的科学研究工作人员公布迄今为止较大的,包含模拟超出130千万种化合物的分子结构间相互作用的数据集,Open Catalyst 2020。Facebook期待根据该数据集训炼神经元网络,寻找最好的将可再生能源变换为别的绿色能源的催化剂,为此处理绿色能源没法不断供货的难题。

做为世界最大的可再生能源消费者之一,Facebook已签定了超出5GW(2GBW= 1000MKW)的“清理”电力能源合同书,在其中3.5GW的电力工程有希望在今年底前刚开始供货,据统计,1MKW的用电量足够在一天内为七十万户家中供电系统。

一直以来,由于大数据中心所耗费的很多电力能源,Facebook和别的大中型科技有限公司被很多环保组织所斥责。如今,Facebook正寻找处理翠绿色电力网较大阻碍之一,即来源于风力发电机和太阳能发电太阳能电池板等可再生能源的电力工程不能满足不断供货的要求。

大部分绿色能源只有中断应用:太阳才有太阳能发电,风大奇才有风力。因此,为了更好地保证不管在什么天气下都是有充足电力工程,大部分电力网仍务必借助化石能源或核发电。

把不必要的可再生能源储存在充电电池中预留是一种方式 ,可是新型电池无法提升,也难操纵价格昂贵成本费和机器设备容积。

另一种挑选是将可再生能源变换为别的方式相对性清理的电力能源,比如氢、酒精或氨。但现阶段这一总体目标的完成仍需借助价格昂贵的催化剂(比如铂),且全过程非常低效能,代表着非常大一部分电磁能会被消耗掉。

Facebook的科学研究工作人员觉得,人工智能技术很有可能有利于找寻更强的催化剂。因此她们与卡内基梅隆高校的化学工程师协作,期待能相互促进这一行业的自主创新。

为了更好地根据深度学习优化算法对化合物中间的相互作用开展预测分析,以获得更强的催化剂,该工作组在这周三公布了一个迄今为止较大的模拟分子结构间物理学相互作用的数据集,包括了130千万种化合物间互相触碰的結果,被称作Open Catalyst 2020。

已经与Facebook开展协作的卡内基梅隆大学化学水利学专家教授Zachary Ulissi说,假如应用传统式方式 来模拟二种化合物相互作用,尤其是高原子质量化合物的相互作用,是比较复杂且用时的,必须涉及到相对密度泛函基础理论(DFT)技术性。每一次模拟都必须几个星期到几个月的時间,且因为系统软件中的电子干扰,会十分艰难。

Facebook在其blog中表明,根据电子计算机上的当代化验室,每一年能够应用DFT模拟高达40000种化合物,每一次应用DFT方式 模拟Open Catalyst数据集中的催化剂大概必须12到72个钟头。现阶段Facebook也期待开发设计一种根据模拟人的大脑的深层神经元网络,能在几秒内精确预测分析化合物间的催化反应实际效果。

除开自身开展科学研究,Facebook还向别的科学研究工作人员开源系统Open Catalyst数据集用于训炼AI优化算法,期待迅速地寻找成本费便宜,转换效果非常的好的催化剂。但在现阶段数十亿种很有可能的组成中寻找适合的催化剂并并不是小工程项目,即便在模拟中找寻来到符合规定的催化剂,也务必根据真正的试验有机化学对催化反应实际效果开展认证。

Facebook人工智能技术美国加州的催化剂试验室,已经参加催化剂新项目的研究者Larry Zitnick表明,Facebook有充足工作能力为找寻更强的催化剂作出关键奉献。缘故有二:一是Facebook有着极大的数学计算,二是Facebook A.I.科学研究试验室在图神经网络(graph neural network)行业的专业技能,有利于处理自变量间的繁杂关联和互相依赖感。Zitnick说,虽然并未获得确认,但图神经网络在预测分析催化反应相互作用层面的发展潜力很有可能会产生开创性的进度。

Ulissi说,在应用化学中运用人工智能技术是新的试着,而这一试着也为科学家们解决了许多 艰难,比如最近运用优化算法在精准预测分析小分子水的样子和构造层面获得的进度,这可能大大的加速比如催化剂那样化学药品产品研发过程。

但另外,他也劝诫说,假如要将电磁能转换为另一种然料中存储的动能,必须精确预测分析大中型无机物化合物和金属材料的亚原子相互作用后的結果,这会比预测分析有机化学然料的有机化学小分子水更艰难。

来源于:Fortune


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