计算效率提升100倍以上，上交李金金团队开发基于Transformer的大模型用于从头算分子动力学
精确模拟原子与分子的动态行为对于开发新一代高效能材料至关重要。
然而，传统的从头算分子动力学（AIMD）模拟虽然提供了高精度的预测能力，但由于其高昂的计算成本和漫长的模拟时间，大大限制了研究的进度。
例如，完成一个含 100 个原子的材料系统的 30 皮秒模拟，常常需要数月时间，这对于需要快速迭代和优化的新材料研发构成了巨大挑战。
在这种背景下，一个能够显著加快这一过程的人工智能模型具有重要价值。
面对这些挑战，上海交通大学人工智能与微结构实验室（AIMS-lab）开发了名为 T-AIMD 的革命性人工智能模型。
该模型采用了先进的 Transformer 网络架构，不仅能够大幅降低计算成本，同时也能快速准确地预测任何离子在任何晶体结构中的行为。
通过这种方式，T-AIMD 模型将传统的 AIMD 模拟速度提升了 100 倍以上，显著加速了材料性能的评估过程。
此外，该模型还成功构建了一个庞大的混合离子导体数据库，并在多项电池实验中验证了其预测的准确性。
该方法不仅在分子动力学模型（MD），生物药物分子结合靶标、蛋白质折叠、材料热力学过程和力学性能计算等领域具有广泛的应用潜力。
也为使用生成式人工智能模型在更广泛的科学领域内解决复杂问题提供了新的方法论。
T-AIMD 的成功应用展示了人工智能技术在推动科学研究和技术创新中的巨大潜力，为未来的新材料研发和生物设计开发开辟了新的道路。
该研究以「Transformer enables ion transport behavior evolution and conductivity regulation for solid electrolyte」为题，于 2024 年 6 月 11 日发表在国际著名期刊《Energy Storage Materials》上。
论文的第一作者为上海交通大学人工智能与微结构实验室博士生陶科豪，通讯作者为实验室主任李金金教授。
在人工智能领域，Transformer 模型因其卓越的并行处理能力和出色的性能，已经成为处理复杂序列数据的首选框架。
这种模型特别擅长从大规模数据中学习深层次的模式和关联，因此在语言处理、图像识别以及各类预测任务中得到了广泛应用。
尽管如此，在材料科学特别是从头算分子动力学（AIMD）模拟的应用中， Transformer 的潜力尚未得到充分开发。
传统的 AIMD 模拟在材料科学中非常重要，它能够精确模拟原子和分子的动态行为。然而，这类模拟通常依赖于重复的计算和昂贵的实验，…
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