Machinelearning

0:17

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🧬 Крутой проект от Microsoft: MatterGen - новый ИИ, который создает химические материалы на основе промптов.

В отличие от традиционных методов скрининга, он генерирует новые материалы, используя диффузионную модель, изменяя такие свойства, как химический состав, механическая прочность или магнитные характеристики.

Результат экспериментально подтвержден успешным синтезом материалов.

→ MatterGen представляет собой переход от традиционных методов проб и ошибок и вычислительного скрининга, напрямую генерируя новые материалы в соответствии с конкретными проектными заданиями, что значительно сокращает время создания и потребность в ресурсах.

→ Модель построена на основе специализированной диффузионной архитектуры и учитывает 3D-геометрию и наличие материалов, используя обучающий набор из более чем 608 000 стабильных соединений из известных баз данных материалов.

→ Модель превосходит традиционный скрининг, особенно в неисследованных материалов, что подтверждается ее способностью генерировать стабильные материалы со специфическими свойствами, выходящими за рамки существующих известных материалов.

→ Экспериментальная проверка подтвердила успешный синтез материала TaCr2O6, в точности совпадающий с предсказаниями модели, продемонстрировав практическую пригодность MatterGen в создании реальных материалов.

→ Выпущенная под лицензией MIT, модель MatterGen вместе с обучающими наборами данных предоставляет исследователям развивать и расширять этот инновационный подход.

📌 Читать

@ai_machinelearning_big_data



#microsoft #tech #MatterGen

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/us/ai_machinelearning_big_data.com/6558

14.8K viewsJan 16 at 17:05

🧬 Крутой проект от Microsoft: MatterGen - новый ИИ, который создает химические материалы на основе промптов.

В отличие от традиционных методов скрининга, он генерирует новые материалы, используя диффузионную модель, изменяя такие свойства, как химический состав, механическая прочность или магнитные характеристики.

Результат экспериментально подтвержден успешным синтезом материалов.

→ MatterGen представляет собой переход от традиционных методов проб и ошибок и вычислительного скрининга, напрямую генерируя новые материалы в соответствии с конкретными проектными заданиями, что значительно сокращает время создания и потребность в ресурсах.

→ Модель построена на основе специализированной диффузионной архитектуры и учитывает 3D-геометрию и наличие материалов, используя обучающий набор из более чем 608 000 стабильных соединений из известных баз данных материалов.

→ Модель превосходит традиционный скрининг, особенно в неисследованных материалов, что подтверждается ее способностью генерировать стабильные материалы со специфическими свойствами, выходящими за рамки существующих известных материалов.

→ Экспериментальная проверка подтвердила успешный синтез материала TaCr2O6, в точности совпадающий с предсказаниями модели, продемонстрировав практическую пригодность MatterGen в создании реальных материалов.

→ Выпущенная под лицензией MIT, модель MatterGen вместе с обучающими наборами данных предоставляет исследователям развивать и расширять этот инновационный подход.

📌 Читать

@ai_machinelearning_big_data



#microsoft #tech #MatterGen