El Centro de Comunicación Científica del Instituto de Física y Tecnología de Moscú informó que la nueva tecnología basada en potenciales entrenados por máquina ayudará a utilizar la IA para crear modelos de alta precisión de materiales y procesos de producción, incluyendo la soldadura y el tratamiento térmico.
Los potenciales entrenados por máquina son sistemas especializados de IA entrenados en volúmenes limitados de resultados de cálculos químico-cuánticos completos. Pueden tardar tres veces menos tiempo en analizar la información que los algoritmos tradicionales.
Para optimizar el rendimiento de estos sistemas de IA, se debe desarrollar una implementación eficiente para GPU, así como agregar la consideración de interacciones de largo alcance y mejorar las metodologías para crear bases de datos para el modelado. Además, la integración de datos experimentales promete una mayor precisión y aplicabilidad de los potenciales interatómicos entrenados por máquina.
Actualmente, científicos de diferentes países se preguntan cómo se pueden utilizar estos algoritmos y ya han identificado las ventajas y desventajas de dicha aplicación de los potenciales entrenados por máquina existentes.
Investigadores de Rusia presentaron sistemas de cálculo basados en potenciales de momentos de inercia (MTP). En términos de precisión, los MTP están a la par con los análogos mundiales, e incluso los superan en rendimiento. Y la principal diferencia es que los sistemas de cálculo rusos se pueden entrenar en fragmentos de sistemas complejos.
Por ahora, estas tecnologías no se pueden aplicar en tarjetas de video (GPU). Pero los científicos están en camino de descubrir esta posibilidad, ya que las GPU poseen una mayor potencia de cálculo que las CPU (unidades centrales de procesamiento), donde hasta ahora se aplica el método de potenciales de momentos de inercia.
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