怎樣在數(shù)分鐘內(nèi)完成對數(shù)十萬材料的性能預(yù)測，從而尋找出具有優(yōu)質(zhì)性能的碳捕獲和儲存(CCS)金屬有機(jī)框架材料(MOF)？近日，南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授萬夕里指導(dǎo)的2020級碩士研究生鹿存興開發(fā)出一種基于深度學(xué)習(xí)的MOF碳捕獲性能的端到端的人工智能(AI)預(yù)測方法。在實(shí)際應(yīng)用中，該計(jì)算法只用1/10的時間，就能篩選出99%具有CCS性能優(yōu)異的MOF。
“二氧化碳作為導(dǎo)致全球變暖的主要溫室氣體，如何在數(shù)量龐大的氣體吸附材料中尋找到具有CCS性能優(yōu)異的MOF是當(dāng)前學(xué)術(shù)研究中的難點(diǎn)。”談及研究的初衷，鹿存興表示，MOF因在氣體吸附方面具有優(yōu)異的性能而被視為實(shí)現(xiàn)碳捕獲與儲存的理想材料，但是MOF的高度可調(diào)性導(dǎo)致合成中可生成上百萬種不同的MOF。
據(jù)萬夕里介紹，鹿存興開發(fā)出的預(yù)測方法具有兩大優(yōu)點(diǎn)。一是具有深度學(xué)習(xí)的特性，可以通過不斷的自我訓(xùn)練與調(diào)節(jié)尋找出最優(yōu)的預(yù)測方法；二是其端到端的特性使得無計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的學(xué)者可以直接使用。
萬夕里表示，近年來，雖有致力于解決這一問題的研究，但均有部分限制，如分子模擬方法需要消耗大量的計(jì)算資源，應(yīng)對大型數(shù)據(jù)集時非常低效。此外，該方法既需要構(gòu)建大量的描述符，又需要很強(qiáng)的先驗(yàn)知識與不斷地試錯，還要在特征工程上投入大量時間來獲取通過分子模擬的描述符數(shù)值。
“我的計(jì)算方法避開了現(xiàn)有計(jì)算耗時耗力的弊端，開發(fā)出一種無需構(gòu)建描述符的端到端的預(yù)測方法，僅以晶體學(xué)信息文件(CIF)作為輸入，自適應(yīng)地學(xué)習(xí)影響性能的高維度特征，從而對MOF的性能進(jìn)行快速而精準(zhǔn)地預(yù)測?！甭勾媾d介紹說，他創(chuàng)新性地使用投影的方法，將材料領(lǐng)域中的三維結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可讀的二維信息，在結(jié)合時下計(jì)算機(jī)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)后，實(shí)現(xiàn)了端到端的性能預(yù)測。
這種具有自學(xué)習(xí)能力的計(jì)算方法，在每次循環(huán)結(jié)束時會評估預(yù)測值與真實(shí)值的差距，進(jìn)而調(diào)整自身的參數(shù)來減少差距，多次循環(huán)后將誤差降到最小，從而實(shí)現(xiàn)一個比較準(zhǔn)確的擬函數(shù)?！皩?shí)驗(yàn)表明，我們的計(jì)算方法數(shù)分鐘內(nèi)可對幾十萬種MOF進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測值前12%的MOF中包含了真實(shí)高性能材料中的99.3%?！甭勾媾d開心地說，導(dǎo)師萬夕里課題組主要從事人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等方面的研究。近年來，在計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)、化學(xué)等多學(xué)科交叉方面有著可觀的成果。得益于課題組，他的計(jì)算法在實(shí)際應(yīng)用中，縮短到1/10的計(jì)算時間，即節(jié)省計(jì)算時間近一個量級，就可篩選出99%具有CCS性能優(yōu)異的MOF。
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