大型原子系統的卓越人工智能建模
簡介
一種基於原子圖注意力網絡的深度學習框架，可為大型多原子系統中的長期分子動力學進行快速及極為精準的建模，有助於製藥、材料及電池設計。
完成研究日期
2023
商品化機會
技術授權協議
解決方案
MD中的原子間勢通常是通過從有限的實驗或理論數據中擬合物理和化學性質來獲得的。因此，原子間勢在預測能量和力方面的準確性相當有限。所以，準確的原子間勢可以大大提高大規模模擬的效率，指導尋找新材料和設計現有材料的新功能。
創新技術
- AGAT 模型經過訓練以表示來自準確 DFT 模擬的能量和原子力，然後部署訓練有素的模型以DFT精度模擬具有更長持續時間的更大系統。
- 與傳統的機器學習原子間勢相比，當前的 AGAT模型提供了一種端到端的解決方案，可以準確高效地訓練和預測大型原子系統的能量、力和應力。
- N/A
主要成效
- AGAT模型具有較高的精度
- AGAT模型具有較好的可擴展性
- AGAT模型提供了一種獲得能量和受力的端到端的解決方案
獎項
- 第48屆日內瓦國際發明展 - 銀獎
應用範疇
- 大規模分子模擬
- 高效電催化劑設計
- 精確預測材料的力學性能
- 高效優化晶體結構
專利申請
- Patent number: 202211432380.7 (CN) IDF 1249
香港城市大學
香港城市大學（城大）在過去十年是全球發展最迅速的大學之一，被譽為研究及專業教育的創新樞紐。城大在現有研究範疇的內與外，致力擴闊知識領域，為全球的重大挑戰尋找解決方案。
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