生成式AI探索千萬級催化劑化學空間
催化材料的發現本質上是對巨大化學空間的系統探索,但傳統實驗與理論方法覆蓋範圍極其有限。一項新研究以分佈式生成式模型為核心,把可探索的催化劑結構空間擴展至千萬級,為材料篩選提供全新工具。
分佈式生成框架
研究將Transformer生成模型與分佈式並行的生成篩選流程結合,構建出包含超過一千萬個候選結構的催化劑數據庫,令可探索空間比既有生成模型擴大兩個數量級。


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