AIGC動態歡迎閱讀
原標題:速度暴漲1000倍!擴散模型預測材料“煉金”過程,體系越復雜加速度越大丨MIT&康奈爾
文章來源:量子位
內容字數:8042字
內容摘要:蕭簫 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI用擴散模型預測化學反應,速度直接暴漲1000倍!原本需要用計算機硬算幾小時甚至一天,現在單個GPU用6秒鐘就能搞定。這是MIT和康奈爾大合搞出來的一項新研究,用擴散模型來預測化學反應中最關鍵的過渡態結構,不僅計算速度提升1000倍,結果也竟然意想不到得準確,相關研究工作發表在Nature Computational Science上:其中,麻省理工學院的段辰儒博士是第一加通訊作者。此外,康奈爾大學博士生杜沅豈、麻省理工學院博士生賈皓鈞以及麻省理工學院Heather Kulik教授為該論文的共同作者,目前研究已經被MIT News報道。要知道,預測反應中的過渡態結構遠非想象中簡單——由于能量較高,它存在的時間往往只有飛秒級,即秒的千萬億分之一。因此,目前還沒有一臺實驗設備能直接觀察它,只能通過量子化學計算的方式來預測,計算量少則幾小時,多…
原文鏈接:點此閱讀原文:速度暴漲1000倍!擴散模型預測材料“煉金”過程,體系越復雜加速度越大丨MIT&康奈爾
聯系作者
文章來源:量子位
作者微信:QbitAI
作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破
? 版權聲明
文章版權歸作者所有,未經允許請勿轉載。
相關文章
暫無評論...