北京科学智能研究院研发的“自然科学界的GPT”——DPA大原子模型持续迭代，目前的训练成本仅为此前版本的十分之一。27日，该院介绍，该模型能为微观世界研究提供更便捷的平台。
要理解包括材料、生命体在内的物理世界，核心问题之一就是要理解原子性质和原子之间的相互作用。借助人工智能技术，超过90种化学元素的物理性质能在DPA模型上得到高精度模拟。
“元素周期表中能稳定存在的元素仅有110余种，排除小部分不常用的元素，从元素覆盖的角度上来说，DPA正在‘征服元素周期表’。”北京科学智能研究院副院长李鑫宇说。
几年前，一台超级计算机的算力仅能模拟微观世界几千个原子的运动。现在，DPA模型用同等算力就能实现百亿级数量的原子运动模拟。科研人员只需动动鼠标，原子就能像搭积木一样组成新的物质。换句话说，科学家用计算机就能做实验了。例如调用一个碳原子“积木”，其物理特性和与其它元素的相互作用特点，都能一目了然。
自2022年首次发布以来，DPA模型已经完成了两轮迭代。“在具体研究场景中开展应用时，当前模型调用的数据量能比以往节约九成以上。”李鑫宇表示，随着能力的不断完善，模型在一些研究场景下甚至无需微调，就可以直接开展工作，通用性更强。
目前，已有超过500项成果基于DPA模型产出，涵盖了合金、药物小分子、半导体等诸多领域。前不久，该模型从由29种元素构成的约3600万种三元氢化物结构中，为超导材料研究团队筛选出144种潜在高温超导体。李鑫宇说:“结果令人惊喜，其中的129种化合物是首次披露。”
“DPA模型能为科学家批量提供极具潜力的候选方案。它的能力还在持续释放之中。”李鑫宇说，该模型是微观世界科研的底座性平台。它将会被越来越多的科学家触及，所以需要业内共建。大原子模型计划因而启动。“很难想象，我们能吸引到30家共建单位共同推进研发。”李鑫宇说，模型研发的过程展现了一种全新的工程组织方式，不仅将推动科研范式的变革，也将促使科研组织模式的更新。
来源：北京日报客户端
记者：刘苏雅