迈向 “通用大原子模型” 时代，深度解读 DPA-2

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原标题：迈向 “通用大原子模型” 时代，深度解读 DPA-2
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文章来源：机器之心
内容字数：3194字

内容摘要：

人工智能（AI）的快速发展推动了原子建模、模拟和设计领域的重大变化。基于 AI 的势能模型已被研究者成功地用于大规模和长时间的模拟，其准确率达到了从头计算（ab initio）电子结构方法的水平。
然而，面对一个新的复杂体系，要获得可用的、较为完备的势函数模型，研究者仍需要获取大量计算数据并从头开始训练。随着电子结构数据的积累，研究者开始关注 “通用” 的势能函数模型，如 DPA-1，Equiformer-V2 等。但这些模型通用性不高，要实现真正意义上的 LAM（Large Atomic Model）通用大原子模型，还需要克服先前研究的缺点。
经过北京科学智能研究院、北京应用物理与计算数学研究所、深势科技等 29 家单位的 42 位合作者的通力协作，深度势能预训练大模型 DPA-2 于 2023 年底正式发布，它也将成为 OpenLAM 大原子模型计划的重要载体。
目前 DPA-2 模型已覆盖化学元素超过 90 种，面向丰富的下游任务，微调 DPA-2 所需的数据量整体相比过去要节省 90% 以上，进一步降低训练成本。DPA-2 采用了多任务训练的策略，从而可以打破数据集来源限制，

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