밀도 기능 이론(DFT)은 현대 계산 화학과 재료 과학의 기초 역할을 합니다. 그러나 그 높은 계산 비용은 그 사용을 심각하게 제한하고 있습니다. 기계 학습 상호 원자력(MLIP)은 DFT 정확도를 근접하게 흉내내면서도 성능을 현저히 향상시키고, 계산 시간을 시간 단위에서 1초 미만으로 줄이는 잠재력을 지니고 있습니다. O(n) 대 O(n³) 비교를 통해 계산 시간을 줄일 수 있습니다. 이러한 MLIP를 사용하여, Meta AI는 UMA (Universal Models for Atoms)라는 새로운 모델 패밀리를 소개했습니다. 이 모델 패밀리는 원자 구조의 고유한 특성과 다양한 화학적 환경을 모델링하는 데 사용됩니다. 이러한 UMA는 DFT의 정확도와 MLIP의 계산 효율성을 결합하여 원자 수준에서 빠르고 정확한 계산을 제공합니다. 이러한 혁신적인 모델은 원자 및 분자 시스템에 대한 더 나은 이해와 빠른 설계 및 스크리닝을 가능케 할 것으로 기대됩니다.

<Mark Tech Post 뉴스 본문 전체읽기>