Argonne Milli Laboratoriyası tərəfindən

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Andrew Zinin

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Argonne-dan Murat Keçeli və Thang Duc Pham (oturmuş) hesablama kimyası və materialşünaslıq iş axınlarını sadələşdirmək üçün hazırlanmış süni intellektlə idarə olunan ChemGraph çərçivəsindən istifadə edərək nəticələri nəzərdən keçirirlər. Mənbə: Argonne Milli Laboratoriyası

Kompüterlər müəyyən bir problem üçün mükəmməl materialın dizaynını əvvəlkindən daha asanlaşdırıb: Alimlər virtual versiya yarada və həmin materialın necə davranacağını simulyasiya edə bilərlər. Lakin bu atom baxımından dəqiq simulyasiyaların qurulması adətən hesablama kimyası sahəsində dərin təcrübə tələb edir. ABŞ Energetika Nazirliyinin (DOE) Arqon Milli Laboratoriyasında tədqiqatçılar süni intellektdən (Sİ) istifadə edərək elmi iş axınlarını sadələşdirən bir növ qısa yol hazırlayıblar.

ChemGraph, materialşünaslıq və kimya üçün hesablamalar apararkən tələb olunan bəzi addımları avtomatlaşdıran açıq mənbəli, ictimaiyyətə açıq bir çərçivədir. Bu, mühərrik səmərəliliyini artırmaq, vacib materialları çıxarmaq və daha yaxşı batareyalar istehsal etmək kimi səyləri sürətləndirməyə kömək edə bilər. Çərçivə bu yaxınlarda Communications Chemistry jurnalında təsvir edilmişdir .

Komanda, Argonne Liderlik Hesablama Müəssisəsindəki (ALCF) resurslardan istifadə edərək ChemGraph proqramını hazırladı. Bu proqram, tədqiqatçılara müəssisənin yüksək performanslı hesablama sistemlərində geniş çeşiddə böyük dil modellərinə (LLM) bulud kimi giriş imkanı verən ilk platforma olan ALCF Nəticə Xidməti də daxil olmaqla, ALCF Nəticə Xidməti adlanır. ALCF, DOE Elm Ofisinin istifadəçi qurğusudur.

Mürəkkəb elm üçün süni intellekt köməkçilərindən ibarət komanda

ChemGraph-ın məqsədi həm alimlər, həm də tələbələr üçün innovasiyaya maneələri azaltmaqdır. Tutaq ki, daha az yanacaqdan daha çox güc əldə edən qaz turbinli mühərrik dizayn etmək istəyirsiniz. Bunun üçün metan yanmasının müxtəlif aspektlərini, məsələn, qazdan maksimum fayda əldə etməyə kömək edəcək dəqiq şərtləri başa düşməlisiniz. Kompüter simulyasiyaları metan molekullarının yanma prosesindən keçərkən necə davranması ilə bağlı sualları cavablandırmağa kömək edəcəkdir.Komanda, ChemGraph-a inteqrasiya olunmuş hesablama baxımından intensiv kvant kimyası simulyasiyalarını işlətmək üçün ALCF-in Aurora exascale superkompüterindən istifadə etdi. Mənbə: Argonne Milli Laboratoriyası

Bu cür simulyasiyaların aparılması çox vaxt doktorluq dərəcəsi bilikləri və onlarla addım tələb edir. Bir tədqiqat üçün hansı elmi metodlardan istifadə edəcəyinizi bilmək üçün nəzəri bazaya ehtiyacınız var. Bu metodlarla hansı proqram təminatının uyğun olduğunu müəyyən etməlisiniz. Daha sonra giriş faylınızı (məlumatları) hazırlamalı və nəticələr əldə etmək üçün proqram təminatında naviqasiya etməlisiniz.

Daha sonra bu nəticələri əlavə təhlil, ardıcıl hesablamalar aparmaq, parametrləri dəqiqləşdirmək və nəticəyə gəlməzdən əvvəl nəticələri müqayisə etmək üçün ayrı bir alətə yerləşdirəcəksiniz. Bu sizin iş axınınızdır.

Materialşünaslar və kimyaçılar tədqiqat sənədləri yazmaq və real təcrübələr aparmaq üçün nəzəri və təcrübi təcrübəyə malikdirlər, lakin bu iş axınlarını idarə etmək üçün texniki bilikləri və ya işçi heyəti olmaya bilər. ChemGraph, iş axınının müxtəlif hissələrini planlaşdırma, işin icrası və ya məlumatların toplanması kimi müxtəlif tapşırıqlarda ixtisaslaşmış köməkçilərə bənzəyən agentlərə təyin edir.

Təxminən on il əvvəl Argonne hesablama alimi Murat Keçeli kimya ilə bağlı bəzi tapşırıqların qayda əsaslı avtomatlaşdırma yolu ilə avtomatlaşdırılması üzərində işləyirdi. Kompüter alimləri uzun müddətdir ki, bu strategiyadan məhsuldarlıqda sıçrayışlar əldə etmək üçün istifadə edirlər – ən sadə şəkildə, addımları birləşdirib onları bir düymə basılması ilə yerinə yetirə bilən kompüterdəki makroları təsəvvür edin. 2017-ci ildə Argonne Fərqlənən Təqaüdçü Stiven Klippenşteynin qrupu ilə doktoranturadan sonrakı işi zamanı Keçeli digər layihələrə keçməzdən əvvəl termokimya hesablamaları üçün kodlaşdırılmış modullar seriyası olan Kvant Termokimyası Kalkulyatorunu hazırladı.Tək agentli ChemGraph üçün dəqiqlik istilik xəritəsi. Kredit: Communications Chemistry (2026). DOI: 10.1038/s42004-025-01776-9

Daha sonra LLM-lər tərəfindən dəstəklənən generativ süni intellekt olan ChatGPT 2022-ci ilin sonlarında ortaya çıxdı. Keçeli dedi: “Bu böyük dil modeli irəliləyişi baş verəndə düşündüm ki, ‘Mən həmin iş axını avtomatlaşdırmasına qayıtmalıyam’. Əsasən, iş axınları haqqında bütün mütəxəssis biliklərimizi LLM vasitəsilə danışa biləcəyiniz agent əsaslı avtomatlaşdırmaya tətbiq etmək istədik.”

ChemGraph, agent əsaslı avtomatlaşdırmaya təbii dil interfeysi təmin etmək üçün LLM-lərdən istifadə edir. Tədqiqatçı elmi problemi sadə dildə ifadə edə bilər və tələb olunan çərçivə nəticəni əldə etmək üçün lazım olan hesablama tapşırıqları, proqram təminatı alətləri və təhlillər ardıcıllığına uyğunlaşdırılır.

Argonne tədqiqatçıları, generativ süni intellektin cavablar hazırladığı məlum bir fenomen olan halüsinasiya riskini minimuma endirmək üçün yalnız düzgün növ alətləri və kitabxanaları çağırmaq üçün ChemGraph-ı hazırladılar.

Argonne-dan olan doktoranturadan sonrakı tədqiqatçı və ChemGraph-ın həmtəsisçisi Thang Duc Pham bildirib ki, “Biz böyük dil modelinin sadəcə suallara cavab verməsini istəmirik. Biz istəyirik ki, o, sadəcə bildiklərinə etibar etmək əvəzinə, fizika əsaslı simulyasiyalar işlətsin və sizin üçün cavab alsın.” O qeyd edib ki, bu imkan problemin hələ öyrənilmədiyi və hipotez üçün yeni məlumatlara ehtiyac duyulduğu hallarda da faydalıdır.

Keçeli qeyd edib ki, ChemGraph, süni intellekt vasitəsilə elmi sürətləndirmək üçün milli təşəbbüs olan Energetika Nazirliyinin Genesis Missiyasını tamamlayır. Hesablama kimyaçıları simulyasiyalar işlətdikdə belə, problemlər qaçılmaz olaraq iş axını boyunca ortaya çıxır. ChemGraph, alimlərin tədqiqat məqsədlərinə diqqət yetirmələri üçün mürəkkəb bir prosesi sadələşdirməyi və əngəli minimuma endirməyi hədəfləyir.

Gündəlik məlumat üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosdakı ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz bülletenimizə abunə olun və vacib olan nailiyyətlər, innovasiyalar və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniliklərdən xəbərdar olun .

Güc vurucuları: Süni intellekt agentləri, insan əməkdaşları və ALCF

Aditya Tanikanti (keçmiş Argonne kompüter alimi, hazırda DOE-nin SLAC Milli Sürətləndirici Laboratoriyasında çalışır) da daxil olmaqla ChemGraph komandası əvvəlcə çərçivəni tək bir agentlə qurdu. Lakin problemlər müəyyən bir mürəkkəblik səviyyəsinə çatdıqda onun uğursuzluğa düçar olduğunu gördülər. Həmçinin bəzi tapşırıqların daha kiçik dil modelləri ilə həll edilə biləcəyini, digərlərinin isə daha mürəkkəb düşünmə LLM-ləri tələb etdiyini başa düşdülər. Birdən çox agent eyni işi daha səmərəli şəkildə yerinə yetirə bilərdi.

Keçeli dedi: “Əgər hər şey üçün yalnız bir növ LLM istifadə etsəniz, pulunuzu və ayrılan hesablama vaxtınızı boşa sərf etmək riski daşıyırsınız. İş axını planlaşdırması üçün böyük bir modellə başlaya və sonra icra tapşırıqları üçün daha kiçik modellərə qayıda biləcəyimizi aşkar etdik.”

Komanda, xarici bulud provayderləri vasitəsilə deyil, obyekt sistemlərində güclü açıq çəkili modellərə daxil olmaq üçün ALCF-in Nəticə Xidmətindən istifadə etdi və bu da xərcləri azaltmağa və məlumat təhlükəsizliyi ilə bağlı narahatlıqları aradan qaldırmağa kömək etdi. Onlar həmçinin Aurora superkompüterindən istifadə edərək ChemGraph-a daxil edilmiş hesablama baxımından tələbkar kvant kimyası simulyasiyalarını işlətdilər və bu da çərçivədə süni intellekt nəticəsinin və genişmiqyaslı yüksək performanslı hesablamanın tamamlayıcı rollarını vurğuladılar.

Hesablama kimyasını daha əlçatan etmək qabiliyyəti ilə ChemGraph artıq universitetlərdə maraq doğurur. Professorlar ondan tədris vasitəsi kimi, tələbələr isə öz tədqiqat suallarını araşdırmaq üçün istifadə edə bilərlər. ChemGraph açıq mənbəli olduğundan, ilkin buraxılışdakı tapşırıqlardan kənar tapşırıqlara da uyğunlaşa bilir.

“Keçən payızda keçirilən hakaton vasitəsilə ChemGraph-a artıq bir yeni xüsusiyyət əlavə etmişik və daha çox insanla əməkdaşlıq etdikcə, ChemGraph-ın imkanlarını öz təcrübəmizdən kənara çıxarmağa ümid edirik”, – deyə Pham bildirib.

Argonne-da aparılan son əməkdaşlıqlardan birində tədqiqatçılar ChemGraph-ı rentgen şüalanmasının udulması yaxın kənar strukturunun (XANES) simulyasiyası və təhlili üçün uyğunlaşdırdılar və bu da istifadəçi sorğularından spektroskopiya iş axınını simulyasiya, məlumatların emalı və kurasiya yolu ilə avtomatlaşdırmağa kömək etdi. ALCF tədqiqatçıları ilə birlikdə aparılan başqa bir səydə ChemGraph, Aurora-da yüksək məhsuldarlıqlı materialların yoxlanılması iş axınını əlaqələndirmək üçün genişləndirildi və ekzaskaly superkompüterlərdə miqyaslı, süni intellektlə idarə olunan elmi avtomatlaşdırmaya doğru bir yol nümayiş etdirdi.

Nəticə etibarilə, istənilən elmi simulyasiyanın məqsədi real dünyada irəliləyiş yaradan nəticələr əldə etməkdir. Bu, müstəqil kəşfin vədidir: Kompüterlərdə daha yaxşı simulyasiyalar laboratoriyada daha az uğursuz təcrübəyə səbəb olur və ideyaları daha sürətli həyata keçirir.

Keçeli dedi: “ChemGraph üçün arzumuz onu ALCF istifadəçiləri üçün çatbot tipli interfeys vasitəsilə xidmət kimi təqdim etməkdir. Uzunmüddətli perspektivdə onu getdikcə daha muxtar hala gətirməyə, minimal istifadəçi müdaxiləsi ilə mürəkkəb hesablama iş axınlarını planlaşdırmağa, icra etməyə və təkmilləşdirməyə qadir etməyə ümid edirik ki, alimlər cavablandırmaq istədikləri elmi suallara diqqət yetirə bilsinlər.”

Nəşr detalları

Thang D. Pham və digərləri, ChemGraph hesablama kimyası iş axınları üçün agent çərçivəsi kimi, Communications Chemistry (2026). DOI: 10.1038/s42004-025-01776-9

Jurnal məlumatları: Rabitə Kimyası 

Argonne Milli Laboratoriyası tərəfindən təmin edilir