Skala 1.1: по-точна химия, вече и в безплатен пакет

21.08

време за четене: 3 мин.

Голяма част от съвременната химия и материалознание се прави на компютър, преди изобщо да се влезе в лаборатория. Методът, който върши тази работа, е теорията на функционала на плътността, а тя опира до едно приближение, което десетилетия наред се подбира ръчно. На 20 август Microsoft Research публикува нова версия на модел, който заменя това приближение с машинно обучен. По-важното от точността обаче е, че функционалът вече работи в безплатен пакет с отворен код.

Млад изследовател в скромна университетска лаборатория разглежда с усмивка сложен молекулен модел, който робот току-що му е подал, а огромната лъскава корпоративна машина зад стъклото стои неизползвана.

Какъв проблем решава Skala

Теорията на функционала на плътността позволява да се пресметнат свойствата на молекула или материал, без да се решава пълната квантова задача, която е непосилна за реални системи. Цената на това улеснение е една приблизителна част - така нареченият обменно-корелационен функционал.

Досега тази част се съставяше от изследователи чрез комбинация от физични съображения и подбор на параметри. Различните функционали работят добре за едни класове задачи и зле за други, а изборът кой да се ползва е въпрос на опит.

Skala подменя точно тази ръчно съставена част с модел, обучен върху данни, и така превръща въпроса „кой функционал да избера" в много по-малък въпрос.

Числата и чии са те

Версия 1.1 е обучена с 2,5 пъти повече данни от първата публична версия. По обобщения показател на еталона GMTKN55 грешката е 2,8 килокалории на мол, а по отделните категории в него моделът излиза с най-малка грешка в 32 от общо 55.

Тук е мястото за честна уговорка. Тези три числа идват от самата компания и към момента не са проверени независимо, затова се четат като нейно твърдение, а не като установен факт.

Струва си и едно предупреждение срещу объркване: в обращение е по-старо число от около 3,89 килокалории на мол по същия показател, но то се отнася за предходната версия на модела и не бива да се смесва с новото.

Има обаче нещо, което е проверено отвън. На 19 август в arXiv беше подадена статия от разработчици на пакета CP2K и от европейски университети, които описват собствената си реализация на функционала. Тяхното измерване върху съкратен вариант на същия еталон дава средно абсолютно отклонение от 1,255 килокалории на мол и се разминава с референтната стойност с по-малко от 0,020. Тоест интеграцията възпроизвежда обявеното поведение.

По-важното е достъпът

Тази подробност лесно се подминава, а тя е същинската новина. CP2K е безплатен пакет с отворен код за атомистични симулации, ползван широко в академичната среда. Функционалът вече работи в него.

В процес на добавяне са Psi4, FHI-aims, ORCA и VASP - тоест почти целият набор от инструменти, с които се работи в квантовата химия и физиката на твърдото тяло.

За университет без бюджет за скъп лиценз това означава достъп до същия модел, който ползва корпоративна изследователска лаборатория, без нито едно евро разлика. Ограничението остава изчислителното време, а то е по-лесно за намиране от лиценз.

Какво следва от това

Извън тесния кръг на изчислителните химици тази новина има един по-общ прочит.

Досегашният модел на разпространение при научните AI разработки често беше затворен: моделът стои зад програмен интерфейс, а достъпът се таксува. Тук се вижда обратното движение - разработка на голяма компания влиза направо в безплатни пакети, а външни академични екипи публикуват собствената си реализация седмица след обявяването.

Скоростта, с която независими автори потвърдиха работата, е самостоятелен резултат: обичайният цикъл на проверка в науката се мери в месеци, а не в дни. За български изследователски групи и технически университети практическият извод е конкретен - инструментът е наличен и безплатен още сега, а не след преговори.

Заключение

Skala 1.1 не променя науката сама по себе си и числата ѝ тепърва ще бъдат проверявани независимо. Променя обаче нещо друго: най-добрият наличен подход спира да бъде привилегия на този, който може да си позволи лиценз. Това е ефектът, който се усеща най-бързо в малка страна с добри университети и скромни бюджети.

Помагаме на български университети и изследователски екипи да преценят кои AI инструменти вече са налични безплатно и какво реално изискват откъм изчислителен ресурс. Услугите ни покриват одит, оценка на готовност, обучение на екипи и имплементация на специализирани AI автоматизации за всяка организация. Препоръчваме консултация при планиране на изчислителна инфраструктура или при въвеждане на машинно обучени модели в изследователски процес. [Свържете се с нас за консултация: academy@razvivai.se]