作者 | 陶科豪
精確模擬原子與分子的動態行為對於開發新一代高效能材料至關重要。
然而，傳統的從頭算分子動力學（AIMD）模擬雖然提供了高精度的預測能力，但由於其高昂的計算成本和漫長的模擬時間，大大限制了研究的進度。
例如，完成一個含 100 個原子的材料系統的 30 皮秒模擬，常常需要數月時間，這對於需要快速迭代和最佳化的新材料研發構成了巨大挑戰。
在這種背景下，一個能夠顯著加快這一過程的人工智慧模型具有重要價值。
面對這些挑戰，上海交通大學人工智慧與微結構實驗室（AIMS-lab）開發了名為 T-AIMD 的革命性人工智慧模型。
該模型採用了先進的 Transformer 網路架構，不僅能夠大幅降低計算成本，同時也能快速準確地預測任何離子在任何晶體結構中的行為。
透過這種方式，T-AIMD 模型將傳統的 AIMD 模擬速度提升了 100 倍以上，顯著加速了材料效能的評估過程。
此外，該模型還成功構建了一個龐大的混合離子導體資料庫，並在多項電池實驗中驗證了其預測的準確性。
該方法不僅在分子動力學模型（MD），生物藥物分子結合靶標、蛋白質摺疊、材料熱力學過程和力學效能計算等領域具有廣泛的應用潛力。
也為使用生成式人工智慧模型在更廣泛的科學領域內解決複雜問題提供了新的方法論。
T-AIMD 的成功應用展示了人工智慧技術在推動科學研究和技術創新中的巨大潛力，為未來的新材料研發和生物設計開發開闢了新的道路。
該研究以「Transformer enables ion transport behavior evolution and conductivity regulation for solid electrolyte」為題，於 2024 年 6 月 11日發表在國際著名期刊《Energy Storage Materials》上。
論文的第一作者為上海交通大學人工智慧與微結構實驗室博士生陶科豪，通訊作者為實驗室主任李金金教授。
文章連結：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405829724003829
在人工智慧領域，Transformer 模型因其卓越的並行處理能力和出色的效能，已經成為處理複雜序列資料的首選框架。
這種模型特別擅長從大規模資料中學習深層次的模式和關聯，因此在語言處理、影像識別以及各類預測任務中得到了廣泛應用。
儘管如此，在材料科學特別是從頭算分子動力學（AIMD）模擬的應用中， Transformer 的潛力尚未得到充分開發。
傳統的 AIMD 模擬在材料科學中非常重要，它能夠精確模擬原子和分子的動態行為。然而，這類模擬通常依賴於重複的計算和昂貴的實驗，不僅耗時而且成本高昂。
面對這樣的挑戰，一個能夠快速提取和處理大量序列資料的智慧模型顯得尤為重要。
針對這一需求，上海交通大學 AIMS-lab 團隊開發的 T-AIMD 模型，利用 Transformer 網路架構，顯著提升了 AIMD 模擬的速度和準確性。
這種新型模型能夠在極大降低計算成本的同時，快速準確地分析和預測原子及分子在各種條件下的行為。
與傳統 AIMD 方法相比，T-AIMD 能將模擬速度提高 100 倍以上，同時保持了預測的高準確性，大幅縮短了材料研發的週期。
這不僅為材料科學領域的研究提供了新的工具，也展示了 AI 在高效能運算任務中的應用潛力，為未來的科學探索開闢了新的可能。
圖示：T-AIMD 預測結果示意及工作流程示意圖。（來源：論文）
以解決固態電解質中離子輸執行為的預測問題為例。該模型透過學習離子在電解質中的擴散序列，能夠預測其在未來狀態下的行為，極大地加速了材料效能的評估過程。
此外，T-AIMD 模型還結合了多源材料描述符，增強了其在處理複雜材料系統中的應用能力，使其不僅能預測單一離子種類的行為，還能處理多離子系統中的互動作用和複雜動力學問題。
這種基於 Transformer 的新方法為固態電解質的研發提供了一種全新的視角和工具，有望在材料科學領域開創新的研究和應用前景。
關於 T-AIMD 如何工作
圖示：T-AIMD 的網路架構圖。（來源：論文）
T-AIMD（Transformer-based Ab Initio Molecular Dynamics）是一種結合了從頭算分子動力學（AIMD）模擬和 Transformer 深度學習架構的模型，旨在提高固態電解質材料中離子輸運特性的預測速度和準確性。這種模型的工作原理可以分為以下幾個關鍵步驟：
1、 資料準備和預處理
T-AIMD 首先收集材料的離子擴散資料，這些資料來自於傳統的AIMD模擬。這些模擬生成的資料包括時間序列資料，記錄了離子在電解質中的移動軌跡。對這些序列資料進行預處理，將其轉換為適合機器學習模型輸入的格式。
2、 特徵提取
利用 Transformer 模型的編碼器部分，T-AIMD 能夠從序列資料中提取關鍵特徵。這一過程中，模型透過自注意力機制捕捉序列中的長距離依賴關係，這對於理解複雜的離子動力學非常關鍵。
3、 序列學習和預測
在特徵提取後，Transformer 模型的解碼器部分被用來基於已編碼的特徵進行序列預測。這一步驟中，模型不僅可以預測離子的未來行為，還可以分析在不同條件下（如不同溫度和壓力）離子的潛在行為。此外，模型透過這些學習到的特徵，能夠預測材料的離子導電性等關鍵效能指標。
4、多源材料描述符的整合
T-AIMD 結合了來自不同源的材料描述符，如晶體結構、離子種類和電子屬性等，這有助於模型更全面地理解和預測材料效能。這種整合方法提高了模型在不同材料系統中的通用性和適應性。
5、 模型驗證和應用
開發完成的模型需要透過與實驗資料和其他計算方法的比較來驗證其預測準確性。驗證成功後，T-AIMD 可以用於快速篩選和最佳化新的目標材料，大大縮短研發週期並降低成本。
關於 T-AIMD 的穩健效能
T-AIMD 模型的穩健效能主要表現在以下幾個方面：
1、準確性
T-AIMD 模型整合了 Transformer 架構，極大增強了其學習和預測複雜動力學行為的能力。在 AIMD 模擬加速方面，T-AIMD 顯示出比傳統方法更高的準確性。這得益於深度學習技術的應用，使模型能夠在更短的時間內精確預測更長時間尺度的離子行為。
2、計算效率
在計算效率方面，T-AIMD 顯著優於傳統 AIMD 方法。傳統的 AIMD 模擬需耗費大量時間模擬離子擴散，而 T-AIMD 透過最佳化計算流程，顯著降低了對高效能運算資源的依賴，將模擬時間從幾個月縮短至幾天或幾小時。
3、通用性和靈活性
T-AIMD 能處理比傳統機器學習模型（如支援向量機或決策樹）更復雜的資料結構和更大的資料集。該模型能夠適應多種型別的材料，並有效預測在不同環境條件（如溫度和壓力的變化）下的行為。
4、模型穩健性
T-AIMD 在處理帶有噪聲和不確定性的資料時表現出較高的穩健性。在對比實驗中，即使在資料存在輕微偏差的情況下，T-AIMD 也能保持高度的預測精度，這是其他簡單機器學習模型難以達到的。
5、擴充套件性和適應性
T-AIMD 模型的架構允許靈活的調整和最佳化，適應不斷變化的研究需求和新科學發現。這種擴充套件性使得 T-AIMD 在未來研究中能夠持續發揮關鍵作用，其應用不限於固態電解質，還可擴充到其他能源材料和複雜化學系統的研究。
綜上所述，基於 T-AIMD 框架，可大幅度加快分子動力學的模擬效率，提升效率 1000 倍、10000 倍、甚至更多，為材料製造和生物設計節省大量的時間成本。
T-AIMD 模型在多個關鍵方面均優於傳統 AIMD 模擬和其他機器學習方法，文字給出的例子顯示了其在固態電解質研究和開發中的強大潛力和應用前景。
T-AIMD 的實用性遠不止於此。該模型的強大功能和靈活性使其能廣泛應用於材料科學的多個領域。
未來，它有望可以用於預測其他型別材料如半導體、金屬和高分子材料中的離子和分子行為。
此外，T-AIMD 模型的能力不限於單一離子種類的行為預測，它還能處理多離子系統中的複雜互動作用和動力學問題，這使得它在設計新材料和改善現有材料的效能方面具有極高的實用價值。