在人工智能的帮助下，世界顶级超级计算机上运行了由数千万个原子组成的物体的最精确模拟。
由于所需的计算能力，现有的详细描述原子行为、相互作用和演化的模拟仅限于小分子。 有一些技术可以随时间模拟更多数量的原子，但这些技术依赖于近似值，并且不够准确，无法提取所讨论分子的许多详细特征。
现在， 鲍里斯·科津斯基 在哈佛大学和他的同事们开发了一种名为 Allegro 的工具，它可以使用人工智能准确地模拟具有数千万个原子的系统。
Kozinsky 和他的团队使用世界上第 8 大最强大的超级计算机 Perlmutter 来模拟 HIV 蛋白质壳中涉及的 4400 万个原子。 他们还模拟了其他常见的生物分子，例如纤维素、血友病患者体内缺失的一种蛋白质和广泛传播的烟草植物病毒。
“任何基本上由原子组成的东西，你都可以用这些方法以极高的精度进行模拟，现在还可以进行大规模模拟，”科津斯基说。 “这是一个演示，但绝不局限于这个领域。” 他说，该系统还可以用于材料科学中的许多问题，例如研究电池、催化和半导体。
为了能够模拟如此大量的粒子，研究人员使用了一种称为神经网络的 AI 来计算从各个角度对称的原子之间的相互作用，这一原理称为等变性。
“当你开发从根本上包含这些对称性的网络时……你会在准确性和我们关心的其他属性方面获得这些重大改进，例如模拟的稳定性，或者机器学习模型在你用更多数据教它时学习的速度， ”团队成员说 阿尔伯特·穆萨利安，也在哈佛。
“这是编程方面的杰作，并证明了这些机器学习的潜力现在是可扩展的，”说 加博·查尼 在剑桥大学。
然而，他说，模拟这些生物分子更多的是证明该工具适用于大型系统，而不是对研究人员的实际推动，因为生物化学家已经拥有足够准确的工具，可以运行得更快。 Csányi 说，它可能有用的地方是具有大量原子的材料，这些材料会在很短的时间内经历冲击和极端力，例如行星核心。
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