3千CPUで数カ月かかる計算が0.1秒で完了。汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」 ～PFNとENEOSがクラウドサービスで提供開始

[itochan]

未来がきた　＞ENEOSの藤山氏は「精度からすれば100%の結果を得る必要はない。数万の候補の中から10個、20個の候補を絞れれば材料探索側からすれば高速スクリーニングができる。実験の一歩手前までもっていければいい」

[TakamoriTarou]

AIを利用して途中の計算をスキップして結果を求める研究、前からあって、結論からするとそれっぽい結果は出るが想定していない結果は得られないため微妙、と言う話だった。どこまで改善されているのだろうか。

[Helfard]

AIの答えの最後には必ず「知らんけど」って書いといて欲しい。

[eru01]

まあこれよな。第一原理計算を実際に回すわけではねえので100点回答は出ない。あくまでスクリーニング用　/ “精度からすれば100%の結果を得る必要はない”

[yas-mal]

第一原理計算をディープラーニングで模擬。サロゲートモデルというヤツですな。

[Sephy]

高価な実験機材なしに試行錯誤が可能になるから資金難で苦しんでる研究者の救いになるな。環境のせいで芽が出ない在野の研究者からすごい発見が出てくるかもしれない

[havanap]

商用サービスにできるのがすごい

[taruhachi]

富岳「お前も飛沫計算させられるぞ。。。」

[kuenishi]

わくわくする以外の要素がないのすごい

[deejayroka]

“Matlantisは3つの特徴がある。その1つは高速性。従来のシミュレータと同程度の精度でありながら、10万倍から1,000万倍の高速処理ができる。「従来は2カ月かかっていたシミュレーションを0.3秒で行なうことができる」とい

[silverscythe]

（2021）

[misshiki]

PFNとENEOの共同出資で設立したPreferred Computational Chemistryから、共同開発した新物質開発・材料探索を高速化する汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」をクラウドサービスとして提供。ニュースではなく詳しい説明。

[deep_one]

それはシミュレーターと言えるの？？？／「経験と勘からよさそうなのを探す」というのをAI化した感じ？

[kuroyuli]

ゼロからの計算とファインチューニングの所要時間を比較しているってこと？　誇大広告気味で逆に信用無くすような売り文句に聞こえるけど。

[Finding]

"材料の世界は広く、人類はまだ一部しか活用してない。" 人類はまだ一部しか…って好きなワード。

[gyu-tang]

これは凄い！

[fumisan]

すげーなって感想しかない

[kamei_rio]

"未知の材料を含む分子や結晶などといった任意の原子の組み合わせのシミュレーションが可能" という話

[augsUK]

異常な規模のデータセット数を量子計算で生成して、汎化性能重視でDL。探索された結果をもう一度第一原理で解きなおせば精度も従来並になるし

[asrog]

“プラットフォームからスタートしても成功しない。まずは破壊的な製品サービスを作って価値を認めてもらう。その上でプラットフォームを考えていく順番でないと成功しない。Matlantisもそのように考えている”

[NAPORIN]

「これまでに既に、再生エネルギー向け合成燃料用触媒、電池、潤滑油などの開発に必要なシミュレーションに成功」ＳＴＮのCASONLINEでCNいれたら一発とかなると大変すばらしい。資本提携して

[aox]

ピコピコに頼らず勘でやったほうが早いのでは

[samu_i]

全部計算は辛い

[T-miura]

精度出るんだ。アルゴリズムでこんな性能差でる例、なかなかないよな？

[iliorz419]

個人的にはニューラルネットポテンシャルは汎化性能大丈夫なのかな？と思ってる。結局その物質に特化させたポテンシャル作らないとダメなんじゃないだろうか。汎用性持たせるために精度を犠牲にしてるんかな

[high-low-02-03]

PFNのやっていることが異次元すぎる

[mangakoji]

grapeのまご?

[tyhe]

これは相当アツいんでないの？ある程度機械的に総当りができるレベルに近いから色々捗りそう。いい特性を持ったものをピックして順々に検証すればいいのよね？

[kirarapoo]

はえ～ってなった

[prjpn]

凄すぎる！成功してほしい。

[mayumayu_nimolove]

富岳よりつおい？

[shozzy]

のちのMatrixである。

[gcyn]

『既存のシミュレータの結果を学習データとして使い、ニューラルネットワークを学習させ〜入力から予測できるように／スパコンを使って〜1台のGPUなら273年間かかる計算時間を費やして、データセットを作成』

[ebibibi]

なんか凄い世の中になったな。

[door-s-dev]

何やらすごそう

[melon-sodax]

どれくらいの計算精度なのかわからないけど、精度より無限にあるアイデアを現実的な数まで絞り込めることの方が遥かに価値がある気がする。絞れたら後はひたすら人間が実験すればいいだけだし

[mysql8]

Optuna使ってるのかな