itmo Jan 11 at 15:00

Что новые стабильные материалы GNoME означают для химии?

4 min

3.2K

ITMO corporate blogArtificial IntelligenceChemistry

+10

Comments 5

hurtavy Jan 11 at 15:30

А нейронка не подсказывает методы синтеза?

vesper-bot Jan 11 at 17:06

А она о них знать не может. Её просили посчитать метастабильные неорганические структуры, а то, что до этого состояния может не быть реальных переходов из суммы исходных веществ, ей по барабану.

azTotMD Jan 11 at 22:38

взяв в качестве основы генерации две большие базы данных по материалам, которые есть в открытом доступе ― базу Materials Project, а также открытую квантово-химическую БД.

В общей сложности GNoME обнаружил 2.2 млн материалов, 380 тыс. из которых можно назвать наиболее вычислительно стабильными (т.е. не разлагающимися на аналогичные составы с меньшей энергией). Эти 380 тыс. структур будут выложены в базу данных Materials Project.

потом эти сгенерированные структуры попадут в обучающий датасет, нагенерируют новых структур и снова загрузят в базу. Через пару итераций базы данных будут сплошь состоять из вот таких вот "кристаллов", возможность сущестования которых так и не будет проверена

Wizard_of_light Jan 12 at 08:59

Мне кажется тут не так страшно, устойчивость же не методом нейросетевых глюков проверяют, а квантовомеханическим расчётом. Обучение только для ограничения зоны поиска проводится, чтобы не сплошняком прочёсывать все возможные варианты, а направленно ковыряться в наиболее перспективных областях.

rimas79 Jan 15 at 08:49

"В политбюро не дураки сидят, полетите ночью!". Я ткнул в первый попавшийся материал в Materials Project, там есть поле Experimentally Observed и ссылки на упоминание в литературе. т.е. обучающий датасет можно отфильтровать, исключив оттуда "теоретические" материалы. Возможно, есть и другие параметры, например, кем было добавлено, я глубже не залезал, т.к. надо регистрироваться...