大型原子系统的卓越人工智能建模
简介
一种基于原子图注意力网络的深度学习框架，可为大型多原子系统中的长期分子动力学进行快速及极为精准的建模，有助于制药、材料及电池设计。
完成研究日期
2023
商品化机会
技术授权协议
解决方案
MD中的原子间势通常是通过从有限的实验或理论数据中拟合物理和化学性质来获得的。因此，原子间势在预测能量和力方面的准确性相当有限。所以，准确的原子间势可以大大提高大规模模拟的效率，指导寻找新材料和设计现有材料的新功能。
创新技术
- AGAT 模型经过训练以表示来自准确 DFT 模拟的能量和原子力，然后部署训练有素的模型以DFT精度模拟具有更长持续时间的更大系统。
- 与传统的机器学习原子间势相比，当前的 AGAT模型提供了一种端到端的解决方案，可以准确高效地训练和预测大型原子系统的能量、力和应力。
- N/A
主要成效
- AGAT模型具有较高的精度
- AGAT模型具有较好的可扩展性
- AGAT模型提供了一种获得能量和受力的端到端的解决方案
奖项
- 第48届日内瓦国际发明展 - 銀獎
应用范畴
- 大规模分子模拟
- 高效电催化剂设计
- 精确预测材料的力学性能
- 高效优化晶体结构
专利申请
- Patent number: 202211432380.7 (CN) IDF 1249
香港城市大学
香港城市大学（城大）在过去十年是全球发展最迅速的大学之一，被誉为研究及专业教育的创新枢纽。城大在现有研究范畴的内与外，致力扩阔知识领域，为全球的重大挑战寻找解决方案。
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