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2025年1月
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發(fā)布時(shí)間: 2022-01-05
過去科學(xué)研究通常有兩種范式,，一種是基于歸納的范式,，另一種是基于演繹的范式。這兩種研究范式有各自的特點(diǎn)也使得它們有不同的限制,。
歸納與演繹結(jié)合,，數(shù)量級(jí)提升物理模型效率
以藥物設(shè)計(jì)為例，由于其求解對(duì)象過于復(fù)雜,，只能通過密度泛函這種底層,、準(zhǔn)確的方式來求解，即使用演繹范式求解,。
這樣的求解是非常昂貴的,，需要大量的算力支撐，因?yàn)樾枰?jì)算體系內(nèi)原子,、分子間的相互作用和它們之間的能量,，其本質(zhì)上是一個(gè)高維函數(shù)。
面對(duì)如此高成本的計(jì)算,，深勢(shì)科技團(tuán)隊(duì)成員提出了Deep Potential系列方法,，成功在傳統(tǒng)的演繹范式計(jì)算流程中加入了基于歸納范式的AI技術(shù)，有效結(jié)合了兩種科學(xué)研究途徑的優(yōu)勢(shì),。
深勢(shì)科技團(tuán)隊(duì)將AI處理高維復(fù)雜函數(shù)的能力運(yùn)用于表示微觀粒子間相互作用對(duì)應(yīng)的標(biāo)量函數(shù),，直接在分子動(dòng)力學(xué)的框架之下對(duì)原子體系進(jìn)行演化，大幅提升了藥物設(shè)計(jì)階段的效率,。這套方法在完整保留第一性原理分子動(dòng)力學(xué)精度的同時(shí),，把計(jì)算的速度提升到此前的多個(gè)數(shù)量級(jí),，可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)十億個(gè)原子第一性精度模擬。
（對(duì)于有機(jī)分子、高熵合金,、半導(dǎo)體等不同體系,，DP均給出符合第一性原理DFT計(jì)算的結(jié)果）
Deep Potential在集合了歸納范式和演繹范式的優(yōu)勢(shì)之后,，既有效地繼承了DFT精度,，又大幅降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)計(jì)算效率還呈現(xiàn)出線性的擴(kuò)展,。在這樣的底層原理的支撐下,，機(jī)器學(xué)習(xí)、物理模型能真正有效地結(jié)合起來，從而數(shù)量級(jí)地提升物理模型的效率,。
（克服維數(shù)災(zāi)難,，計(jì)算量隨原子數(shù)量線性增長(zhǎng)）
深度學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)，對(duì)算力提出要求
上述這種深度學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)在大幅提升計(jì)算效率的同時(shí),，也對(duì)基礎(chǔ)算力提出了新的需求,。
首先，深度學(xué)習(xí)模塊的加入對(duì)異構(gòu)資源提出了新的需求：模型訓(xùn)練往往需要在海量異構(gòu)資源上進(jìn)行,，以滿足模型的開發(fā)迭代速度以及模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,。
因此，為了將深度學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)的優(yōu)勢(shì)最大化,，需要充足的通用和異構(gòu)計(jì)算資源,。其次，雖然深度學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)大幅降低了計(jì)算成本,，但面對(duì)比第一性原理分子動(dòng)力學(xué)更大規(guī)模的求解過程時(shí),，深度學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)仍然需要海量的算力資源，超大計(jì)算規(guī)模場(chǎng)景下所需的算力資源往往令大多數(shù)計(jì)算中心難以滿足,，因此限制了深度學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)在材料計(jì)算、藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用,。
基于智算+API,，完成海量計(jì)算資源對(duì)接
目前，曙光智算和深勢(shì)科技推出“多尺度模型+AI+高密度計(jì)算”聯(lián)合解決方案,，底層使用曙光智算海量通用和異構(gòu)算力,，支持超大規(guī)模作業(yè)任務(wù)，為深度學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)提供廣闊舞臺(tái),，依靠“無界算力”徹底消除“算力不足恐懼癥”,。
基于智算+API，深勢(shì)科技Lebesgue管理平臺(tái)已與曙光智算海量資源完成對(duì)接,，并在計(jì)算中心成功部署DeePMD-kit,、DP-GEN工具。背靠海量可擴(kuò)展計(jì)算資源,，聯(lián)合解決方案打造高效的“AI+Science”研發(fā)新范式,，助力臨床前藥物設(shè)計(jì)和新材料研發(fā)。
在藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域,，解決方案集成深勢(shì)科技臨床前計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)平臺(tái) Hermite（hermite.dp.tech）,，借助深勢(shì)科技自主研發(fā)的全新藥物設(shè)計(jì)解決方案及眾多業(yè)界優(yōu)秀的藥物設(shè)計(jì)工具，以用戶友好的圖形化操作界面,，提供了算法-數(shù)據(jù)-算力三位一體的一站式解決方案：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模塊 Uni-Fold 與增強(qiáng)采樣算法 RiD 可完成實(shí)驗(yàn)級(jí)精度的蛋白結(jié)構(gòu)建模與優(yōu)化和高效的正構(gòu),、別構(gòu)口袋預(yù)測(cè)；虛擬篩選模塊可實(shí)現(xiàn)數(shù)十億分子庫(kù)量級(jí)的虛擬篩選；結(jié)合自由能計(jì)算模塊 Hermite Uni-FEP 將自由能微擾理論,、分子動(dòng)力學(xué),、增強(qiáng)采樣算法與高性能計(jì)算相結(jié)合，以化學(xué)精度高效評(píng)估蛋白與配體的結(jié)合自由能,，實(shí)現(xiàn)工業(yè)規(guī)模的先導(dǎo)化合物優(yōu)化篩選,，提升藥物優(yōu)化效率。
在材料計(jì)算領(lǐng)域,，解決方案依靠曙光智算底層算力和深勢(shì)科技自研的新一代分子模擬技術(shù),，能夠?qū)崿F(xiàn)效率與精度的統(tǒng)一，將過去業(yè)內(nèi)以“炒菜”式實(shí)驗(yàn)為主的試錯(cuò)式研發(fā)模式,，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤坝?jì)算設(shè)計(jì)-實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證”的理性設(shè)計(jì)研發(fā)模式,，將研發(fā)周期縮短至原來的十分之一。此外,，這種新型科研基礎(chǔ)設(shè)施可以解決傳統(tǒng)方法難以計(jì)算的多元電極,、離子輸運(yùn)、表面界面模擬問題,，有望為現(xiàn)有材料體系中的未解問題給出解答,，成為新能源材料研發(fā)升級(jí)的新引擎。
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