| [Besøgende (113.218.*.*)]svar [Kinesisk ] | Tid :2024-05-10 |  DP-GEN træningsforløb
Maskinindlæringspotentialefunktionsmetoden er med succes blevet anvendt til simulering af materialers fysiske og kemiske egenskaber og realiserer den hurtige simulering af titusinder af atomsystemer over nanosekundskalaen, hvilket i høj grad udvider grænserne for højpræcisionssimulering på atomskalaen.
Tidligere krævede konstruktionen af højpræcisionskraftfelter langsigtet udvikling og optimering af professionelle forskere, men de selvbyggede kraftfelter i udbredt simuleringssoftware som LAMMPS / Gromacs stammer fra den langsigtede udvikling og akkumulering af fagfolk. Maskinlæringspotentialefunktionsmetoden får kraftfeltkonstruktionen, som er den "gamle Wang Xie Tang Qianyan", nu til at "flyve ind i almindelige menneskers hjem". I praksis er det imidlertid nødvendigt at være opmærksom på:
Automatiserede beregninger og databehandlingsprocesser. For at automatisere konstruktionen af potentielle funktioner skal alle trin i beregningen automatiseres.
Da materialesystemer ofte indeholder flere elementer, bør maskinlæringspotentialefunktionen baseret på atommiljøet være i stand til at håndtere multielementsystemer med kontrollerbare beregningsomkostninger. På grund af forskellene i konstruktionsmetoder og kodeimplementeringer af forskellige maskinlæringspotentialefunktioner er beregningsydelsen ofte en størrelsesorden forskellig ved beregning af multielementsystemer.
Når det anvendes på selve simuleringsproblemet, er det nødvendigt at etablere et sæt effektive og stabile prøveudtagningsmetoder til forskningsproblemet. Sørg for stabiliteten af potentiel funktionstræning.
Takket være den hurtige udvikling inden for beregningsmaterialevidenskab i de senere år, især opførelsen af materialegenomprojektet, er udviklingen af effektive og standardiserede open source-materialedatabehandlingsværktøjer blevet fremmet, hvilket gør beregningssimulering af materialer mere automatiseret. Disse værktøjer giver et solidt fundament for den videre udvikling af kode relateret til maskinlæringspotentialefunktioner. På nuværende tidspunkt inden for maskinlæringspotentialefunktioner giver softwarepakken Deep Potential GENerator (DP-GEN) baseret på Deep Potential en open source-løsning til automatisk træning af potentielle funktioner. På grund af sin end-to-end neurale netværksarkitektur øges beregningskompleksiteten næsten lineært med antallet af elementtyper, hvilket er hurtigere end den generelle maskinlæringspotentialefunktionsmetode.Derfor blev DP-Gen valgt til at konstruere den potentielle funktion af det uorganiske faste elektrolytsystem og til at simulere og etablere en pålidelig protokol til undersøgelse af lithium-ion-diffusionsprocessen... |
|
