微軟與太平洋西北國家實驗室合作，利用AI與高性能計算（HPC）技術(shù)對3200種新型候選材料進行建模，希望加快高效可充電電池材料的發(fā)現(xiàn)速度。該項目還希望進一步支撐微軟的發(fā)展目標，在未來25年內(nèi)將綿延250年的人類化學(xué)研究史納入數(shù)據(jù)模型。

Azure量子元素

在本項目中，微軟研究人員使用到旨在加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的Azure量子元素（Quantum Elements）平臺。盡管目前只是將AI與傳統(tǒng)HPC加以結(jié)合，但該平臺的目標是在未來能兼容微軟量子超級計算機。與此同時，Azure量子元素還擴大了HPC集群規(guī)模并使用AI進行高質(zhì)量推理，希望為鋰離子電池的研究貢獻重要力量。此外，微軟Copilot AI則負責(zé)簡化數(shù)據(jù)處理、代碼編寫與模擬運行等具體操作。

Azure量子元素專注于解決大規(guī)模、高速、高準確性需求所帶來的技術(shù)挑戰(zhàn)：

• 規(guī)模：處理規(guī)模非常重要，將直接決定新的分子或材料發(fā)現(xiàn)的具體范圍。為了將候選材料從以往的幾千種擴大到數(shù)百萬種，規(guī)模擴展能力至關(guān)重要。研究人員必須對足夠龐大的系統(tǒng)進行建模，準確捕捉到材料內(nèi)部缺陷或化學(xué)異質(zhì)性等復(fù)雜因素。
• 速度：速度是指將特定化學(xué)模擬速度加快50萬倍，借此模擬并分析材料的基本性質(zhì)。更快的計算流程能夠幫助研究人員高效工作。量子元素平臺的目標是通過快速處理多種材料的大量模擬數(shù)據(jù)以加快發(fā)現(xiàn)速度，高效識別出有前途的候選材料。速度也將決定AI與HPC之間的交互效率。
• 準確性：準確性并非強調(diào)完全精確，這是因為化學(xué)系統(tǒng)中的某些量子力學(xué)效應(yīng)只能取近似結(jié)果。目前的經(jīng)典計算機還無法確切模擬這類場景，因此未來準確性的進一步提升，還有待量子計算與AI及HPC的全面結(jié)合。

從3200萬種候選材料中找尋答案

微軟Azure研究團隊正著手探索可用于鋰電池制造的理想固態(tài)電解質(zhì)。該團隊通過離子取代法取代了20萬種已知晶體中的特定原子，并使用54種潛在電解質(zhì)原子作為替代選項。在此過程中，研究人員共創(chuàng)造出超3200萬種新材料，但如此龐大的備選庫太過寬泛，需要經(jīng)過進一步篩選和精簡至較易管理的規(guī)模后才能移交給西北國家實驗室。考慮到傳統(tǒng)HPC物理模型不足以快速解決這樣的大規(guī)模問題集，微軟決定使用AI加速材料的穩(wěn)定性分析。在此類項目中，AI將成為快速且強大的工具選項，可用于預(yù)測材料的電化學(xué)穩(wěn)定性、帶隙、電化學(xué)反應(yīng)性、能量和力等材料特性。通過使用AI代替HPC模擬中的量子化學(xué)計算，微軟成功將篩選速度提升至傳統(tǒng)方法的1.5萬倍。

通過這個過程，材料庫被初步過濾至50萬種穩(wěn)定候選項。通過AI篩選流程對這50萬種候選材料的進一步電化學(xué)穩(wěn)定性篩選，最終得出800種有前途的候選項。盡管AI算法速度快、頭飾生高，但薛定諤議程與量子力學(xué)計算仍難免會存在一些殘差。正因為如此，才需要基于傳統(tǒng)物理效應(yīng)的HPC管線對剩余800種候選材料做二次處理，以進一步分析材料的物化特性。

在這一階段，研究人員同樣使用AI篩選流程來表征各種新型材料。該管線首先利用預(yù)測模型來快速評估候選項，之后再執(zhí)行更準確的物理模擬驗證，最后通過分子動力學(xué)研究來評估其基本動態(tài)特性與結(jié)構(gòu)漲落。階段結(jié)束時，候選材料數(shù)量已經(jīng)被縮小至18種。

微軟隨后從中挑選6種移交給西北國家實驗室的研究人員，由他們最終選出最理想的單一材料，其中鋰含量較當(dāng)前鋰離子電池減少了70%。

廣闊天地，大有可為

可以看到，AI與HPC都是項目中重要的技術(shù)組成部分。在AI方面，研究人員使用到微軟專門為分子模擬和能量/力預(yù)測而設(shè)計的管線。HPC則負責(zé)支撐涉及AI模擬結(jié)果與量子化學(xué)計算的傳統(tǒng)模擬環(huán)節(jié)。

可以想見，整個新材料發(fā)現(xiàn)過程之繁復(fù)、數(shù)據(jù)處理量之龐大。為了簡化流程，基于大語言模型的AI輔助工具消除了其中種種困難障礙，同時也代替人類專家解決了類型篩選與分步計算任務(wù)。AI輔助工具還能快速為科學(xué)家們提供配置工具并設(shè)計功能組合，大大加快了科學(xué)研究中各類復(fù)雜流程的推進速度。

憑借微軟Azure量子元素平臺，3200萬種新型候選結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建和800種穩(wěn)定材料的挑選僅耗時一周。微軟估計，如果沒有AI技術(shù)的加持，純?nèi)肆π枰?0年才能完成這樣的篩選過程。

更值得期待的是，隨著時間推移，整個過程的執(zhí)行效率將越來越高。Azure量子元素平臺還為現(xiàn)有量子硬件預(yù)留了量子計算實驗接口。這樣當(dāng)微軟的量子超級計算機最終部署落地后，該平臺將優(yōu)先訪問量子算力。隨著規(guī)模化量子計算開始發(fā)揮實際作用，相信這項技術(shù)將為高度復(fù)雜化學(xué)系統(tǒng)中的力效應(yīng)與能量建模提供突破性的精度保障。由此帶來的現(xiàn)有經(jīng)典計算機無法實現(xiàn)的寶貴見解，有望在材料科學(xué)、制藥等領(lǐng)域交付更多前所未有的新成果。也正因為如此，微軟量子元素項目的影響已經(jīng)遠遠超出新型電池鋰材料的研究范疇，必將給各行各業(yè)帶來無窮無盡的探索空間。