作者 | 陶科豪
编辑 | 白菜叶
精确仿照原子与份子的动态举动对于开发新一代高效能资料至关重要。
然而，保守的从头算份子动力学（AIMD）仿照虽然提供了高精度的猜测能力，但由于其高昂的算计成本和漫长的仿照时间，大大限制了研讨的进度。
例如，完成一个含 100 个原子的资料系统的 30 皮秒仿照，常常需要数月时间，这对于需要快速迭代和优化的新资料研发构成了巨大挑战。
在这种背景下，一个可以或许明显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 的革命性人工智能模型。
该模型采用了先进的 Transformer 网络架构，不仅可以或许大幅降低算计成本，同时也能快速准确地猜测任何离子在任何晶体结构中的举动。
通过这种方式，T-AIMD 模型将保守的 AIMD 仿照速度提升了 100 倍以上，明显加速了资料机能的评估过程。
此外，该模型还成功构建了一个庞大的混合离子导体数据库，并在多项电池实验中验证了其猜测的准确性。
该法子不仅在份子动力学模型（MD），生物药物份子结合靶标、蛋白质折叠、资料热力学过程和力学机能算计等领域具有广泛的使用后劲。
也为使用生成式人工智能模型在更广泛的科学领域内解决搀杂问题提供了新的法子论。
T-AIMD 的成功使用展示了人工智能技术在推动科学研讨和技术创新中的巨大后劲，为未来的新资料研发和生物设计开发开辟了新的道路。
该研讨以「Transformer enables ion transport behavior evolution and conductivity regulation for solid electrolyte」为题，于 2024 年 6 月 11日发表在国际著名期刊《Energy Storage Materials》上。
论文的第一作者为上海交通大学人工智能与微结构实验室博士生陶科豪，通讯作者为实验室主任李金金教授。
文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405829724003829
在人工智能领域，Transformer 模型因其卓越的并行处置惩罚能力和出色的机能，已经成为处置惩罚搀杂序列数据的首选框架。
这种模型特别擅长从大规模数据中进修深层次的模式和关联，因此在语言处置惩罚、图像识别以及各类猜测任务中得到了广泛使用。
尽管如此，在资料科学特别是从头算份子动力学（AIMD）仿照的使用中， Transformer 的后劲尚未得到充分开发。
保守的 AIMD 仿照在资料科学中非常重要，它可以或许精确仿照原子和份子的动态举动。然而，这类仿照通常依赖于重复的算计和昂贵的实验，不仅耗时而且成本高昂。
面对这样的挑战，一个可以或许快速提取和处置惩罚大量序列数据的智能模型显得尤为重要。
针对这一需求，上海交通大学 AIMS-lab 团队开发的 T-AIMD 模型，利用 Transformer 网络架构，明显提升了 AIMD 仿照的速度和准确性。
这种新型模型可以或许在极大降低算计成本的同时，快速准确地分析和猜测原子及份子在各种条件下的举动。
与保守 AIMD 法子相比，T-AIMD 能将仿照速度提高 100 倍以上，同时保持了猜测的高准确性，大幅缩短了资料研发的周期。
这不仅为资料科学领域的研讨提供了新的工具，也展示了 AI 在高机能算计任务中的使用后劲，为未来的科学探索开辟了新的可能。
图示：T-AIMD 猜测结果示意及工作流程示意图。（来源：论文）
以解决静态电解质中离子输运举动的猜测问题为例。该模型通过进修离子在电解质中的扩散序列，可以或许猜测其在未来状态下的举动，极大地加速了资料机能的评估过程。
此外，T-AIMD 模型还结合了多源资料描述符，增强了其在处置惩罚搀杂资料系统中的使用能力，使其不仅能猜测单一离子种类的举动，还能处置惩罚多离子系统中的交互作用和搀杂动力学问题。
这种基于 Transformer 的新法子为静态电解质的研发提供了一种全新的视角和工具，有望在资料科学领域开创新的研讨和使用前景。
关于 T-AIMD 如何工作
图示：T-AIMD 的网络架构图。（来源：论文）
T-AIMD（Transformer-based Ab Initio Molecular Dynamics）是一种结合了从头算份子动力学（AIMD）仿照和 Transformer 深度进修架构的模型，旨在提高静态电解质资料中离子输运特性的猜测速度和准确性。这种模型的工作原理可以分为以下几个关键步骤：
1、 数据准备和预处置惩罚
T-AIMD 首先收集资料的离子扩散数据，这些数据来自于保守的AIMD仿照。这些仿照生成的数据包括时间序列数据，记录了离子在电解质中的移动轨迹。对这些序列数据进行预处置惩罚，将其转换为适合机器进修模型输入的格式。
2、 特征提取
利用 Transformer 模型的编码器部分，T-AIMD 可以或许从序列数据中提取关键特征。这一过程中，模型通过自注意力机制捕捉序列中的长距离依赖关系，这对于理解搀杂的离子动力学非常关键。
3、 序列进修和猜测
在特征提取后，Transformer 模型的解码器部分被用来基于已编码的特征进行序列猜测。这一步骤中，模型不仅可以猜测离子的未来举动，还可以分析在不同条件下（如不同温度和压力）离子的潜在举动。此外，模型通过这些进修到的特征，可以或许猜测资料的离子导电性等关键机能指标。
4、多源资料描述符的集成
T-AIMD 结合了来自不同源的资料描述符，如晶体结构、离子种类和电子属性等，这有助于模型更全面地理解和猜测资料机能。这种集成法子提高了模型在不同资料系统中的通用性和适应性。
5、 模型验证和使用
开发完成的模型需要通过与实验数据和其他算计法子的比较来验证其猜测准确性。验证成功后，T-AIMD 可以用于快速筛选和优化新的目标资料，大大缩短研发周期并降低成本。
关于 T-AIMD 的稳健机能
T-AIMD 模型的稳健机能主要表现在以下几个方面：
1、准确性
T-AIMD 模型整合了 Transformer 架构，极大增强了其进修和猜测搀杂动力学举动的能力。在 AIMD 仿照加速方面，T-AIMD 显示出比保守法子更高的准确性。这得益于深度进修技术的使用，使模型可以或许在更短的时间内精确猜测更长时间尺度的离子举动。
2、算计效率
在算计效率方面，T-AIMD 明显优于保守 AIMD 法子。保守的 AIMD 仿照需耗费大量时间仿照离子扩散，而 T-AIMD 通过优化算计流程，明显降低了对高机能算计资源的依赖，将仿照时间从几个月缩短至几天或几小时。
3、通用性和灵活性
T-AIMD 能处置惩罚比保守机器进修模型（如支持向量机或决策树）更搀杂的数据结构和更大的数据集。该模型可以或许适应多种类型的资料，并有效猜测在不同环境条件（如温度和压力的变化）下的举动。
4、模型稳健性
T-AIMD 在处置惩罚带有噪声和不确定性的数据时表现出较高的稳健性。在对比实验中，即使在数据存在轻微偏差的情况下，T-AIMD 也能保持高度的猜测精度，这是其他简单机器进修模型难以达到的。
5、扩展性和适应性
T-AIMD 模型的架构允许灵活的调整和优化，适应不断变化的研讨需求和新科学发现。这种扩展性使得 T-AIMD 在未来研讨中可以或许持续发挥关键作用，其使用不限于静态电解质，还可拓展到其他能源资料和搀杂化学系统的研讨。
图示：不同条件下的模型与 T-AIMD 的结果比较。（来源：论文）
综上所述，基于 T-AIMD 框架，可大幅度加快份子动力学的仿照效率，提升效率 1000 倍、10000 倍、甚至更多，为资料制造和生物设计节省大量的时间成本。
T-AIMD 模型在多个关键方面均优于保守 AIMD 仿照和其他机器进修法子，文本给出的例子显示了其在静态电解质研讨和开发中的强大后劲和使用前景。
T-AIMD 的实用性远不止于此。该模型的强大功能和灵活性使其能广泛使用于资料科学的多个领域。
未来，它有望可以用于猜测其他类型资料如半导体、金属和高份子资料中的离子和份子举动。
此外，T-AIMD 模型的能力不限于单一离子种类的举动猜测，它还能处置惩罚多离子系统中的搀杂交互作用和动力学问题，这使得它在设计新资料和改善现有资料的机能方面具有极高的实用价值。