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[AI와 슈퍼컴퓨터를 사용하여 시뮬레이션한 4,400만 개의 원자 보기] 이 시뮬레이션은 인공 지능의 도움을 받아 수많은 원자를 상세하게 모델링한다. 하버드대학교의 Boris Kozinsky와 그의 동료들은 인공지능을 사용하여 수천만 개의 원자로 시스템을 정확하게 시뮬레이션할 수 있는 Allegro라는 도구를 개발했다.

박민제 | 기사입력 2023/05/22 [07:25]

[AI와 슈퍼컴퓨터를 사용하여 시뮬레이션한 4,400만 개의 원자 보기] 이 시뮬레이션은 인공 지능의 도움을 받아 수많은 원자를 상세하게 모델링한다. 하버드대학교의 Boris Kozinsky와 그의 동료들은 인공지능을 사용하여 수천만 개의 원자로 시스템을 정확하게 시뮬레이션할 수 있는 Allegro라는 도구를 개발했다.

박민제 | 입력 : 2023/05/22 [07:25]

 

AI와 슈퍼컴퓨터를 사용하여 시뮬레이션한 4,400만 개의 원자 보기

이 시뮬레이션은 인공 지능의 도움을 받아 수많은 원자를 상세하게 모델링한다.

 

알렉스 윌킨스

2023년 5월 16일

 

수천만 개의 원자로 만들어진 객체의 가장 정확한 시뮬레이션은 인공지능의 도움을 받아 세계 최고의 슈퍼 컴퓨터에서 실행되었다.

원자가 어떻게 행동하고, 상호 작용하고, 진화하는지 자세히 설명하는 기존 시뮬레이션은 계산 능력이 필요하기 때문에 작은 분자로 제한된다. 시간이 지남에 따라 훨씬 더 많은 수의 원자를 시뮬레이션하는 기술이 있지만 근사치에 의존하고 문제의 분자의 많은 세부 기능을 추출할 만큼 정확하지 않다.

이제 하버드대학교의 Boris Kozinsky와 그의 동료들은 인공지능을 사용하여 수천만 개의 원자로 시스템을 정확하게 시뮬레이션할 수 있는 Allegro라는 도구를 개발했다.

Kozinsky와 그의 팀은 HIV의 단백질 껍질에 포함된 4,400만 개의 원자를 시뮬레이션하기 위해 세계에서 8번째로 강력한 슈퍼컴퓨터인 Perlmutter를 사용했다. 그들은 또한 셀룰로스, 혈우병 환자에게서 결핍된 단백질, 광범위한 담배 식물 바이러스와 같은 다른 일반적인 생물학적 분자를 시뮬레이션했다.

Kozinsky는 “본질적으로 원자로 구성된 모든 것을 이러한 방법으로 매우 높은 정확도로 시뮬레이션할 수 있으며 이제는 대규모로 시뮬레이션할 수 있습니다.”라고 말했다. "이것은 하나의 시연이지만 결코 이 영역에 국한되지 않습니다." 이 시스템은 배터리, 촉매 및 반도체 조사와 같은 재료 과학의 많은 문제에도 사용될 수 있다고 그는 말한다.

이렇게 많은 수의 입자를 시뮬레이션할 수 있도록 연구원들은 신경망이라는 일종의 AI를 사용하여 모든 각도에서 대칭인 원자 간의 상호 작용을 계산했다.

"기본적으로 이러한 대칭을 포함하는 네트워크를 개발하면 시뮬레이션의 안정성 또는 더 많은 데이터로 학습함에 따라 기계 학습 모델이 학습하는 속도와 같이 우리가 관심을 갖는 정확도 및 기타 속성이 크게 향상됩니다. "라고 Harvard의 팀원인 Albert Musaelian 은 말한다.

 

캠브리지 대학의 Gábor Csányi는 "이것은 기계 학습 잠재력이 이제 확장 가능하다는 것을 프로그래밍하고 시연하는 역작입니다."라고 말한다 .

그러나 이와 같은 생물학적 분자를 시뮬레이션하는 것은 생화학자들이 이미 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있는 정확하고 충분한 도구를 가지고 있기 때문에 연구자들을 위한 실질적인 향상보다 도구가 대규모 시스템에서 작동한다는 것을 입증하는 것이라고 그는 말한다. 그것이 유용할 수 있는 곳은 행성의 핵과 같이 매우 짧은 시간 척도에 걸쳐 충격과 극한의 힘을 경험하는 많은 원자를 가진 물질에 대한 것이라고 Csányi는 말한다.

 

 

 

 

 
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