Репортаж от Wedoany，Аргоннская национальная лаборатория Министерства энергетики США (Argonne National Laboratory) недавно представила открытый фреймворк под названием ChemGraph, который использует искусственный интеллект для автоматизации рабочих процессов в вычислительной химии и материаловедении. Цель проекта — снизить порог входа в моделирование передовых материалов, чтобы ускорить исследования и разработки в таких областях, как аккумуляторы нового поколения, экологически чистое топливо и критические материалы.
Проектирование новых материалов на атомном уровне долгое время оставалось прерогативой экспертов, поскольку для построения точных моделей поведения вещества требуются глубокие знания вычислительной химии и умение работать со сложным научным программным обеспечением. Представленный Аргоннской лабораторией фреймворк ChemGraph призван изменить эту ситуацию, объединяя обработку инструкций на естественном языке, базовые модели графовых нейронных сетей и проверенные инструменты моделирования. Система позволяет пользователям описывать исследовательские задачи на естественном языке, после чего фреймворк автоматически преобразует их в соответствующие задачи моделирования, инструменты выполнения и процессы анализа данных. Его базовая архитектура состоит из нескольких специализированных агентов, отвечающих за планирование, выполнение и агрегацию данных. В опубликованной оценке команда протестировала фреймворк на тринадцати эталонных задачах, используя открытые и проприетарные модели от таких поставщиков, как Alibaba, OpenAI и Anthropic. Было обнаружено, что небольшие модели хорошо справляются с простыми рабочими процессами, в то время как более сложные задачи выигрывают от использования более крупных моделей.
Разработка ChemGraph велась с использованием суперкомпьютера Aurora экзафлопсного класса, расположенного в Аргоннском вычислительном центре лидерского класса (Argonne Leadership Computing Facility, ALCF). Директор ALCF Майкл Папка отметил, что команда «взволнована тем, что Aurora присоединилась к экзафлопсному клубу». Эта машина выполняет более ста экзафлопс операций в секунду в стандартных тестах, обеспечивая вычислительную мощность для проведения ресурсоемких квантово-химических симуляций. Сервис вывода ALCF позволяет исследователям получать доступ к большим языковым моделям на собственных системах учреждения, что помогает сохранять конфиденциальные данные в контролируемой среде и снижать затраты на вызов моделей. Архитектура фреймворка подчеркивает генерацию новых данных на основе физического моделирования, а не запоминания моделей, что направлено на снижение риска получения вымышленных результатов при применении ИИ в научных задачах.
Аргоннская национальная лаборатория отмечает, что области применения фреймворка охватывают ключевые зависимости для инфраструктурных материалов. Среди них — технологии аккумуляторов нового поколения, темпы развития которых напрямую влияют на электрификацию автопарков и накопители энергии на уровне электросетей; более эффективные технологии сгорания, направленные на создание более чистых двигателей и топлива; а также разработка критических материалов, непосредственно связанная с устойчивостью цепочек поставок магнитов и специальных сплавов, зависящих от централизованных источников. Примеры рабочих процессов, предоставленные фреймворком, также включают моделирование пористых каркасных материалов для улавливания углекислого газа, которые могут применяться для снижения выбросов в промышленных процессах, таких как производство цемента.
Презентация ChemGraph происходит в то время, когда США направляют политические и финансовые ресурсы в том же направлении. Этот фреймворк дополняет «Миссию Genesis» (Genesis Mission), запущенную Министерством энергетики США в ноябре 2025 года, которая направлена на удвоение производительности американской науки и техники примерно за десять лет за счет интеграции национальных лабораторий, суперкомпьютеров и научных наборов данных. ChemGraph публикуется как открытый фреймворк, что позволяет исследовательским группам настраивать и интегрировать его в соответствии со своими исследовательскими задачами. Цель Аргоннской лаборатории — постепенно сделать систему более автономной, чтобы приблизить процесс открытия материалов к непрерывному, самоуправляемому процессу.
