材料发现杀疯了！英伟达ALCHEMI提速10000X！

在当前这个快速发展的时代，化学与材料科学的创新进步，是推动几乎所有工业产品迭代升级的核心动力。然而，传统的研发模式往往依赖于大量的实验试错，这不仅成本高昂，而且耗时漫长，极大地限制了新材料的发现速度。随着人工智能和高性能计算技术的飞速发展，计算模拟方法正逐渐成为加速这一进程的关键。特别是近年来，结合了机器学习的原子级模拟技术，正在为材料科学研究开辟全新的路径，让科研人员能够更高效地预测物质的化学性质和稳定性，从而为各行各业带来革命性的变革。

英伟达（NVIDIA）推出的ALCHEMI平台，正是为了应对这些挑战而生。ALCHEMI（AI Lab for Chemistry and Materials Innovation，即人工智能化学与材料创新实验室）通过提供一系列基于英伟达NIM微服务和工具包的解决方案，致力于在英伟达加速计算平台上优化并加速原子级模拟过程。其中，英伟达批量构象搜索（Batched Conformer Search，简称BCS）NIM微服务和英伟达批量分子动力学（Batched Molecular Dynamics，简称BMD）NIM微服务，便是ALCHEMI平台在这一领域推出的两项重要创新。它们旨在通过先进的计算方法，大幅提升原子级模拟的效率和准确性，从而加速化学和材料领域的发现进程。

分子构象，简而言之，就是分子在三维空间中可能存在的不同结构形态。同一种分子，其不同的构象会展现出各异的物理化学性质和稳定性。因此，准确识别并筛选出能量最低、最稳定的分子构象，对于深入理解材料特性、预测其功能表现至关重要。传统的量子化学方法虽然在构象优化方面能提供高精度结果，但其计算成本极其高昂，尤其在面对复杂分子和大规模筛选任务时，效率低下成为了瓶颈。

英伟达ALCHEMI平台的BCS NIM微服务，正是为了解决这一痛点而设计。它利用AIMNet2这类机器学习力场（MLIP），能够以远超传统量子化学计算的速度，高效识别并排序分子的低能量构象。这意味着科研人员可以以前所未有的速度进行高通量构象搜索，以接近量子化学的准确性快速评估分子在热力学上可及的构象，显著缩短研发周期。

BCS NIM的工作流程主要包含三个核心步骤，确保了构象搜索的效率和准确性：

1. 初始构象生成： 首先，系统会利用RDKit或nvMolKit等库，根据分子的SMILES字符串（一种表示分子结构的文本格式），生成多个初始构象。生成数量可以根据用户需求或分子的可旋转键数量进行估算和指定。
2. 异步能量优化： 接下来，生成的初始构象会利用AIMNet2机器学习力场进行异步优化，使其趋向各自的局部能量最小值。这一优化过程会持续进行，直至原子上的最大作用力低于0.005 eV/Å的阈值，确保构象达到稳定的能量状态。
3. 构象集合筛选： 最后一步是对优化后的构象集合进行精细化处理。这包括基于原子间距离验证键连接性，丢弃高于用户指定阈值的高能量构象，以及根据原子间距离的相对差异进行构象去重，从而获得一个高质量的低能量构象集合。
   
   图1：生成更多构象能够提高发现低能量构象的成功率

正如上图所示，随着分子复杂度的增加（即可旋转键数量的增多），为了确保能够充分采样到低能量构象，构象生成量也必须相应增加。例如，对于一个包含12个可旋转键的复杂分子，可能需要生成多达1000个构象，才能确保所有构象的能量都处于最低能量结构3 kcal/mol的范围内。这充分说明了高效构象搜索方法的重要性。借助BCS NIM，在英伟达H100 GPU上，每个构象的平均优化时间仅为10到100毫秒（当最大作用力Fmax达到0.005 eV/Å的精度时）。在许多研发工作流程中，构象搜索常常与分子动力学（MD）模拟相结合，以进一步探索分子的动态行为。为此，ALCHEMI平台还推出了BMD NIM微服务，它支持MACE-MPA-0、TensorNet等多种机器学习力场，专门用于高通量分子动力学模拟。

BMD NIM微服务是实现高通量分子动力学模拟的关键工具，其主要特点包括：

• 动态批处理技术： 这一功能通过智能地将多个原子体系动态组合成批次进行处理，显著优化了GPU的利用率。它允许系统同时处理多个模拟任务，从而最大限度地提高计算吞吐量，加速了整个模拟过程。
• 基于GPU的积分器： BMD NIM能够支持在恒定原子数、体积和温度（NVT）或恒定原子数、压力和温度（NPT）条件下进行模拟。通过结合Langevin恒温器和Monte Carlo恒压器，它能有效控制体系的温度和压力，确保模拟结果的准确性和可靠性。
• 广泛的机器学习力场（MLIP）支持： 为了满足不同研究需求，BMD NIM支持多种先进的机器学习力场，包括MACE-MPA-0、TensorNet-MatPES-r2SCAN-v2025.1、TensorNet-MatPES-PBE-v2025.1、AIMNet2、AIMNet2-NSE以及AIMNet2-CPCM。这些力场能够为分子动力学模拟提供高精度且高效的原子间相互作用描述。
  
  图2：ALCHEMI BMD NIM在MACE-MPA-0和TensorNet MatPES-PBE-v2025.1上的性能基准测试

上图展示了BMD NIM在性能上的显著优势。随着批处理大小的增加，每原子每步的计算时间明显缩短，这充分证明了动态批处理技术带来的巨大效益。同时，英伟达最新一代GPU，例如英伟达B200系列，能够带来更优异的性能表现和更大的批处理能力。例如，在单个英伟达HGX B200 GPU上，使用TensorNet力场进行模拟时，每原子每步的计算时间可达到1.4微秒，能够同时模拟超过35万个原子。这些基准测试是基于OMat24数据集中随机抽样结构批次进行的，体现了其在真实科研场景中的强大潜力。

英伟达ALCHEMI平台及其新推出的微服务，正帮助全球范围内的企业取得突破性进展。美国显示技术公司Universal Display Corporation（简称UDC）便是其中一个典范。UDC正利用ALCHEMI平台的BCS和BMD NIM微服务，加速OLED（有机发光二极管）分子的发现过程。通过这些先进工具，UDC预测材料的热处理稳定性速度比传统的密度泛函理论（DFT）方法快了高达10000倍，同时还能保持相近的预测精度。这意味着UDC的科研人员能够探索一个远比以往更大的解决方案空间，从而大大提高了发现高性能OLED分子的可能性。

图3：UDC利用英伟达ALCHEMI BCS和BMD NIM加速OLED分子发现

UDC的工作流程可以概括为两步虚拟筛选：首先，从一个庞大的候选分子池中，研究人员利用BCS NIM来识别并筛选出低能量构象。接着，对于每一个筛选出的构象，他们会构建一个模拟单元，并运行分子动力学模拟来评估其热处理稳定性。这种前所未有的速度和准确性，得益于批量处理技术和机器学习力场的应用。ALCHEMI平台不再需要单独模拟每个分子，而是能够通过BCS NIM和BMD NIM同时执行大量模拟任务，极大地提升了研发吞吐量，加速了OLED材料的创新。

另一个引人注目的合作案例来自日本公司ENEOS。通过采用结合了BCS NIM、BMD NIM和批量DFT微服务的多阶段工作流程，ENEOS在短时间内成功发现了1000多种具有前景的环保型非PFAS（全氟和多氟烷基物质）浸入式冷却液。浸入式冷却液作为数据中心等高密度计算设备的关键组件，需要具备低介电常数以保证信号完整性，同时也要有高闪点以降低火灾风险。

图4：ENEOS利用英伟达ALCHEMI NIM微服务加速浸入式冷却液发现

ENEOS的筛选流程非常高效：他们从1000万个候选分子开始，首先利用BCS NIM计算了其中100万个分子的偶极矩。随后，他们利用一个知识引导的图变换器（KPGT）模型，预测了剩余900万分子的偶极矩，并仅保留了那些偶极矩较低的分子。接下来，批量DFT微服务被用于计算并筛选具有低极化率的分子。紧接着，BMD NIM介入，计算了大批分子的介电常数，并识别出那些具有低介电常数的候选材料。最后，通过KPGT模型预测了这些分子的闪点。正是通过这种多阶段、AI驱动的优化流程，ENEOS仅用三周时间就成功识别出了超过1000种同时具备低介电常数和高闪点的有前景的浸入式冷却液。

总而言之，英伟达ALCHEMI平台及其一系列创新微服务，正在以实际行动证明人工智能和高性能计算在化学与材料科学领域的巨大潜力。它不仅大幅提升了研发效率，降低了探索新材料的成本，更拓宽了科学家们的研究视野，使得以往看似不可能的复杂筛选和预测任务变为现实。这对于推动新一代高性能材料、环保型材料的开发，具有深远的战略意义。

对于我们中国的跨境从业人员来说，持续关注这类国际前沿科技动态至关重要。例如，在新型显示材料（如OLED）和先进电子冷却（如浸入式冷却液）等领域，这些技术进步预示着未来产业格局的变化。这意味着，在相关的供应链、高端制造、以及绿色技术应用方面，都可能蕴含着巨大的市场机遇。我们应积极研究这些技术如何影响全球产业链，并思考在国内如何布局和利用这些趋势，从而在国际竞争中占据有利地位。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/alchemi-10000x-faster-material-discovery.html