新材料技術(shù)是我國(guó)制造業(yè)的“底盤技術(shù)”，在人工智能、云計(jì)算等信息技術(shù)的加持下，新材料的發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)、分析與計(jì)算迎來(lái)了哪些變化？8月26日，騰訊教育聯(lián)合騰訊云、騰訊量子實(shí)驗(yàn)室、龍訊曠騰、NVIDIA共同舉辦云計(jì)算助力材料多尺度計(jì)算研討會(huì)，邀請(qǐng)11位材料科學(xué)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者分享多尺度計(jì)算模擬與云計(jì)算領(lǐng)域的最新進(jìn)展、技術(shù)及成果，推動(dòng)多尺度計(jì)算模擬的理論發(fā)展和應(yīng)用探索。
騰訊杰出科學(xué)家、騰訊量子實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人張勝譽(yù)，龍訊曠騰CEO呂海峰，香港城市大學(xué)講座教授張瑞勤，北京航空航天大學(xué)物理學(xué)院院長(zhǎng)、教授呂廣宏，中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體研究所首席科學(xué)家汪林望教授，清華大學(xué)物理系長(zhǎng)聘教授、日本理化學(xué)研究所兼職研究員徐勇，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院副教授、博士生導(dǎo)師鄒小龍，浙江大學(xué)教授謝昌諭，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院研究員趙海濤，騰訊量子實(shí)驗(yàn)室專家研究員郝少剛以及NVIDIA解決方案與架構(gòu)高級(jí)技術(shù)經(jīng)理張瑞華等出席了本次線上研討會(huì)。
騰訊杰出科學(xué)家、騰訊量子實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人張勝譽(yù)在致辭中指出，材料科學(xué)是國(guó)家產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵支撐，騰訊近年來(lái)不斷加大在硬核科技研究中的投入，希望通過騰訊云的高性能計(jì)算資源和騰訊量子實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的TEFS材料研究平臺(tái)，助力材料計(jì)算領(lǐng)域提升科研效率，加速成果輸出。
騰訊杰出科學(xué)家、騰訊量子實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人張勝譽(yù)
龍訊曠騰CEO呂海峰表示，傳統(tǒng)計(jì)算材料學(xué)與人工智能、云計(jì)算等新技術(shù)的融合，使得材料計(jì)算模擬正向著更高的精度、更大尺度乃至更大規(guī)模的方向快速推進(jìn)。龍訊曠騰基于教育科研界、工業(yè)界的前沿需求，打造出一批好用的軟件工具和服務(wù)，助力提高材料研發(fā)效率，縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。
龍訊曠騰CEO呂海峰
張瑞勤：機(jī)器學(xué)習(xí)輔助鈣鈦礦材料設(shè)計(jì)
在材料領(lǐng)域，傳統(tǒng)的新材料開發(fā)通常是基于試錯(cuò)的方式進(jìn)行，成本昂貴而且耗時(shí)。隨著云計(jì)算技術(shù)帶來(lái)的計(jì)算能力提升，對(duì)材料工作者從事分子和材料研究、設(shè)計(jì)工作都帶來(lái)很大便利。
香港城市大學(xué)講座教授張瑞勤
香港城市大學(xué)講座教授張瑞勤以機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)新材料為例，分享了他的團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)原理輔助發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的雜化有機(jī)-無(wú)機(jī)鈣鈦礦的過程。研究人員基于DFT（密度泛函理論）計(jì)算，通過搭建機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型來(lái)有效降低了材料實(shí)驗(yàn)和計(jì)算的成本。
呂廣宏：金屬材料中子輻照計(jì)算模擬平臺(tái)構(gòu)建
計(jì)算模擬對(duì)材料設(shè)計(jì)的助力不僅體現(xiàn)在一般的工業(yè)制造層面，在核材料等尖端領(lǐng)域也得到應(yīng)用。中子輻照會(huì)導(dǎo)致材料結(jié)構(gòu)性能發(fā)生較大變化，但開展輻照損傷實(shí)驗(yàn)研究面臨著運(yùn)行成本高、真實(shí)運(yùn)行環(huán)境難找、替代試驗(yàn)偏差大等諸多問題。
北京航空航天大學(xué)物理學(xué)院院長(zhǎng)、教授呂廣宏
北京航空航天大學(xué)物理學(xué)院院長(zhǎng)、教授呂廣宏介紹了通過中子輻照模擬平臺(tái)來(lái)計(jì)算模擬反應(yīng)堆中子的輻照損傷和輻照效應(yīng)的實(shí)踐案例。在金屬材料中子輻照模擬平臺(tái)上，研究人員可以模擬中子以不同能量、角度入射金屬材料后的過程，通過輻照初級(jí)損傷結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)和輻照缺陷性質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)整個(gè)過程進(jìn)行動(dòng)力學(xué)演化計(jì)算，從而對(duì)中子輻照下材料缺陷行為和力熱性能做出預(yù)測(cè)，最終的計(jì)算結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果符合度非常高。
汪林望：高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能與材料創(chuàng)新
“在材料創(chuàng)新模式上，不斷試錯(cuò)的愛迪生式方法已經(jīng)不再適用。”中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體研究所首席科學(xué)家汪林望教授表示，不同于以往通過理性推導(dǎo)，從底層一步步到上層的方式，隨著AI for science（科學(xué)智能）時(shí)代的到來(lái)，我們可以用統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)解決同樣的問題。
中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體研究所首席科學(xué)家汪林望教授
而對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)在材料研發(fā)上的應(yīng)用，汪林望認(rèn)為主要體現(xiàn)在兩個(gè)方向：一是拿來(lái)做數(shù)據(jù)挖掘，在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)分子結(jié)構(gòu)、屬性之間的相互關(guān)系；第二是做力場(chǎng)的開發(fā)，通過擬合第一性原理計(jì)算產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，得到一個(gè)力場(chǎng)模型，接下來(lái)利用機(jī)器學(xué)習(xí)不斷迭代、反復(fù)學(xué)習(xí)映射，使之變得更好。
郝少剛：基于消息傳遞的異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
騰訊量子實(shí)驗(yàn)室作為騰訊前沿科技實(shí)驗(yàn)室矩陣的重要組成，旨在研究量子計(jì)算系統(tǒng)、量子計(jì)算與量子系統(tǒng)模擬的算法和基礎(chǔ)理論，以及在相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域和行業(yè)中的應(yīng)用。
騰訊量子實(shí)驗(yàn)室專家研究員郝少剛
騰訊量子實(shí)驗(yàn)室專家研究員郝少剛介紹，騰訊量子實(shí)驗(yàn)室主要從兩個(gè)方面探索如何將機(jī)器學(xué)習(xí)與DFT計(jì)算結(jié)合應(yīng)用在大尺度材料的研究。第一是賦能傳統(tǒng)物理仿真算法，用高精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)力場(chǎng)取代AIMD（從頭算分子動(dòng)力學(xué)），用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合交換關(guān)聯(lián)泛函，提高DFT精度；第二是從數(shù)據(jù)總結(jié)規(guī)律再做推理，直接把小分子用一些圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者建模的方式來(lái)描述，通過機(jī)器學(xué)習(xí)直接推導(dǎo)出它的組成及特性。會(huì)上，郝少剛還分享了騰訊量子實(shí)驗(yàn)室利用基于消息傳遞的異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)材料進(jìn)行科研分析的實(shí)踐應(yīng)用。
張瑞華：NVIDIA GPU加速材料科學(xué)研究
利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行材料設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)成為材料科學(xué)研究的必要手段，而這背后離不開GPU計(jì)算平臺(tái)的支持。會(huì)上，NVIDIA解決方案與架構(gòu)高級(jí)技術(shù)經(jīng)理張瑞華介紹了NVIDIA如何從計(jì)算平臺(tái)的角度加速、支持新材料研究工作。
NVIDIA解決方案與架構(gòu)高級(jí)技術(shù)經(jīng)理張瑞華
張瑞華表示，NVIDIA GPU助力材料科學(xué)研究主要有三個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，第一個(gè)是HPC（高性能計(jì)算），第二是用AI的方法進(jìn)行新材料的發(fā)現(xiàn)，第三是HPC與AI的融合，實(shí)現(xiàn)更大尺度的模擬。此外，張瑞華還詳細(xì)介紹了VASP、QE、LAMMPS等軟件在NVIDIA GPU計(jì)算平臺(tái)上的支持情況、擴(kuò)展能力和加速效果，以及NVIDIA提供的一系列工具資源包，助力材料科學(xué)研究的開展。
專家評(píng)議：機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域應(yīng)用會(huì)常態(tài)存在或曇花一現(xiàn)？
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在材料發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)上的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，這一新技術(shù)模式究竟會(huì)是未來(lái)的行業(yè)常態(tài)還是會(huì)很快被取代？現(xiàn)場(chǎng)，來(lái)自清華大學(xué)、浙江大學(xué)、中科院的四位專家對(duì)此展開討論。
專家圓桌討論
浙江大學(xué)教授謝昌諭表示，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)是一個(gè)正在進(jìn)行時(shí)，行業(yè)目前對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法很認(rèn)可。但它更令人期待的是未來(lái)在深度學(xué)習(xí)層面的應(yīng)用，能夠在底層上跟AI進(jìn)行更好的融合，帶來(lái)可解釋性更好、泛化能力更強(qiáng)的模型。
清華大學(xué)物理系長(zhǎng)聘教授、日本理化學(xué)研究所兼職研究員徐勇十分看好機(jī)器學(xué)習(xí)的前景。他認(rèn)為，把第一性原理作為數(shù)據(jù)產(chǎn)生器，然后通過數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后取代底層計(jì)算軟件，能極大地提升研究效率，帶來(lái)的影響將是革命性的。
清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院副教授、博士生導(dǎo)師鄒小龍表示，材料領(lǐng)域講究極端精細(xì)的制造，對(duì)于層狀材料的設(shè)計(jì)、相互作用的調(diào)控等，往往要精細(xì)到原子級(jí)，而傳統(tǒng)的方法很難實(shí)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)成為解決這些問題的重要手段。
“AI+材料科學(xué)會(huì)遇到瓶頸，但是材料科學(xué)+AI一定是長(zhǎng)期的方向。”中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院研究員趙海濤認(rèn)為。人工智能是為基礎(chǔ)學(xué)科服務(wù)的工具，就像Excel表格一樣，成為我們分析數(shù)據(jù)的一個(gè)手段，幫助我們發(fā)現(xiàn)規(guī)律，或者解決人的時(shí)間問題、時(shí)效問題、偏見問題等等。
此外，專家們還圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景展開了更多深入的探討。
