前不久，AI for 手机模拟器Science核心领域唯一的开源社区DeepModeling举办了2022年社区年会。会上，上海科学智能研究者院（AI for Science Institute,Beijing）联合深势科技，最新发布了首个覆盖元素周期表近70种元素的深度势能原子间势函数预训练模型—— DPA-1。该成果由上海科学智能研究者院、深势科技、上海应用物理与计算数学研究者所共同研发。
DPA手机模拟器-1被誉为人自然科学界的GPT。2020年，DPA-1雏形曾与预训练语言模型GPT-3共同入选了世界人人工智能十大最重要的的成果。DPA-1可模拟原子规模高至100亿，目前为止尽管在高手机模拟器性能合金、半导体材料设计方式等应用场景中直接证明了其领先性和优越性。不过突破就是AI for Science走手机模拟器向大规模工程化的最重要的的里程碑。
早在2020年，上海科学智能研究者院与深势科技核心团队用来时将机器去学习与高性能计算结合方式 方式 ，可以实现了1亿原子第四性原理精度的分子动力学模拟，获当时世界人高性能计算核心领域远高于奖项“戈登·贝尔”奖。据悉最新发布的 DPA-1，在原有此基础上另一方面 优化高性能算法，将模拟上限全面全面提升 至100亿原子数量级。
研究者人员还用来时可视化模型元素信息内容，看到其在和空间呈螺旋状分布，不仅如此如此巧妙地和元素周期表中中间中间位置一对应，元素周期表中同周期元素沿手机模拟器着螺旋下降其他方向排列，而垂直螺旋其他方向则对应着同一主族元素分布，的确直接证明了此预训练模型极具 良有好可描述 性。
是对从事材料设计方式研究者的科研人员，可此基础DPA-1快速构建高精度、方便易用来时原子间势函数模型，多种方式人工智能新型技术用来时分子模拟，设计方式创新材料，洞见研究者其他方向，大大减少不必要的实验，大幅度缩短研发周期，全面全面提升 研发成本。
近些年来，逐渐科学界对AI for Science 研究者范式的认可和实践，微观科学计算核心领域可以实现了很多的最终数据积累和模型探索，这为核心领域预训练模型构建新型技术提供了诞生此基础。DPA-1多种方式切记力机制等构造，大幅全面全面提升 了模型迁移能力强和元素容量，用来时很多最终数据方法三赢得高精度模型，显著大大减少建模开销。好比Bert的反复出现底地变化了人自然语言其他处理 核心领域，不过预训练大模型的诞生意味着势能函数的生产也正真提前进入“预训练+很多最终数据微调”新的内容范式。
据悉，此成果尽管贡献在 DeepModeling 开源社区，并在科学智能广场正式正式宣布公开。上海科学智能研究者院与深势科技最后希望此基础此和世界人各界人士另一方面 构建越来越开源开放的科研生态，非常快核心领域内原始创新的内容非常快。
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