NVIDIA ALCHEMI：开创性AI驱动的材料发现

NVIDIA开创了材料科学领域的一大步，推出了其化学与材料创新AI实验室，称为ALCHEMI，以通过人工智能加速新材料的发现。NVIDIA表示，这一计划旨在把通常需要几十年的传统材料发现过程转变成仅需数月即可完成的精简操作。

AI加速的工作流程

AI驱动的材料发现工作流程分为四个关键阶段：假设生成、解决方案空间定义、特性预测和实验验证。每个阶段都设计为利用AI最大化效率和精度，从而发现新颖的材料。

在假设生成阶段，经过化学文献训练的大型语言模型（LLMs）帮助科学家综合见解并形成假设。解决方案空间定义阶段则使用生成AI探索新化学结构，而特性预测阶段利用机器学习原子间势（MLIPs）和密度泛函理论（DFT）模拟来验证特性。最后，实验验证阶段利用AI推荐实验室测试的候选者，优化已知化学与未探测潜力之间的平衡。

革命性工具与技术

NVIDIA的ALCHEMI提供了支持开发人员部署生成AI模型和AI替代模型的API和微服务。这些工具对于高效映射材料特性和执行模拟至关重要，这是高通量筛选和创新的重要基础。

ALCHEMI引入了机器学习原子间势（MLIPs），提供了一种有效且准确的方法来预测材料特性。该技术在化学、材料科学和生物学等领域有广泛应用，使得大规模模拟成为可能，而此前由于高计算成本，这些模拟不够实际。

对研究与发展的影响

NVIDIA批量几何放松NIM（NVIDIA推理微服务）在某些情况下展示了高达800倍的加速度，从而显著加速几何放松过程。这一进步允许同时处理大量模拟，提高材料发现的吞吐量。

锂金属电池技术的知名企业SES AI正在探索使用NVIDIA的ALCHEMI NIM微服务，加速新电解质材料的识别。通过在短短半天内映射100,000种分子，SES AI展示了AI加速材料发现的变革潜力。

未来前景

展望未来，NVIDIA计划进一步提升ALCHEMI的能力，未来几年内实现映射多达100亿种分子。这个雄心勃勃的目标强调了AI在推动材料科学重大突破中的潜力，促进更可持续和创新的未来。

有关NVIDIA ALCHEMI的更多详情，请访问官方NVIDIA博客。