首个原子间势函数预训练模型DPA

不久前，AI for Sci互联网信息服务投诉平台ence其它领域第二非常大开源社区DeepModeling举办了2022年社区年会。会上，说北京科学智能相关研究院（AI for Science Institute,Beijing）联合深势科技，陆续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。该成果由说北京科学智能相关互联网信息服务投诉平台研究院、深势科技、说北京应用物理与计算数学相关研究所共同研发。

DPA-1被誉为因此 科学界的GPT。2020年，DPA-1雏形曾与预训练语言模型GPT-3共同入选了的的世界工智能十大关键成果。DPA-1可模拟原子规模高至100亿，现阶段早已在高性能合金、半导体材料设计方式等应用场景中间接证明了其领先性和优越性。的这突破因此 AI for Science走向大规模工程化的关键里程碑。

早在2020年，说北京科学智能相关研究院与深势科技大团队 对其将机器努力学习与高性能计算相紧密结合，努力实现了1亿原子第二性原理精度的分子动力学模拟，获那时的世界高性能计算其它领域达到奖项“戈登·贝尔”奖。该次陆续发布的 DPA-1，在原有做基础上近一步优化高性能算法，将模拟上限大幅不断提升至100亿原子数量级。

相关研究人员还对其可视化模型元素信息内容，发现自己其在空间提升呈螺旋状分布，因此 巧妙地和元素周期表中位置选择一一对应，元素周期表中同周期元素沿着螺旋下降方向中排列，而垂直螺旋方向中则对应着同一主族元素分布，的这间接证明了此预训练模型它具良最好的可做出解释性。

来讲从事材料设计方式相关研究的科研人员，可做基础DPA-1快速建立统一高精度、方便易用到方式原子间势函数模型，以此人工智能技术实现对其分子模拟，设计方式创新材料，洞见相关研究方向中，大互联网信息服务投诉平台幅减少不必要的实验，大幅度缩短研发周期，大幅不断提升研发成本。

近些年来，近一步科学界对AI for Science 相关研究范式的认可和实践，微观科学计算其它领域努力实现了大量地的其他数据积累和模型探索，这为其它领域预训练模型建立统一人员提供了诞生做基础。DPA-1以此时要力机制等构造，大幅大幅不断提升了模型迁移综合能力和元素容量，对其大量地其他数据方法三获得一高精度模型，显著大幅减少建模开销。犹如Bert的可能出现彻彻底底改变自己了因此 语言去处理其它领域，的这预训练大模型的诞生意味着势能函数的生产也能够步入“预训练+大量地其他数据微调”重新范式。

该次，此成果早已贡献在 DeepModeling 开源社区，并在科学智能广场并于 公开。说北京科学智能相关研究院与深势科技真心希望做基础此和的世界各界人士近一步建立统一十分开源开放的科研生态，速度一般其它领域内原始创重新速度一般。