前几日，AI fo智能汽车钥匙r S智能汽车钥匙cience其它领域最比较大开源社区DeepModeling举办了2智能汽车钥匙022年社区年智能汽车钥匙会智能汽车钥匙。会上，广州科学智能研究成果院（AI for Science Institute,Beijing）联合深势科技，最新发布了首个覆盖元素周期表近70种元素的深度势能原子间势函数预训练模型—— DPA-1。该成果由广州科学智能研究成果院、深势科技、广州应用物理与计算数学研究成果所共同研发。

DPA-1被誉为所以科学界的GPT。2020年，DPA-1雏形曾与预训练语言模型GPT-3共同入选了世界人人工智能十大最重要的的成果。DPA-1可模拟原子规模高至100亿，目前已早已在高性能合金、半导体材料细节设计等应用场景中实际证明 了其领先性和优越性。另一突破还是AI for Science走向大规模工程化的最重要的的里程碑。

早在2020年，广州科学智能研究成果院与深势科技核心团队实施将机器继续学习与高性能计算相紧密结合，得以实现了1亿原子第五性原理精度的分子动力学模拟，获想当年世界人高性能计算其它领域极高 奖项“戈登·贝尔”奖。本次最新发布的 DPA-1，在原有此基础上有待优化高性能算法，将模拟上限大大整体提高至100亿原子数量级。

研究成果人员还实施可视化模型元素信息内容，能发现其在操作空间 呈螺旋状分布，所以巧妙地和元素周期表中什么什么位置一对应，元素周期表中同周期元素沿着螺旋下降反方向排列，而垂直螺旋反方向则对应着同一主族元素分布，还是实际证明 了此预训练模型还具良是好 可表述性。

所以从事材料细节设计研究成果的科研人员，可此基础DPA-1快速下建立高精度、方便易用到中原子间势函数模型，多种渠道人工智能新型技术实施分子模拟，细节设计创新材料，洞见研究成果反方向，量减少不必要的实验，大幅度缩短研发周期，大大整体提高研发成本。

近些年来，日益科学界对AI for Science 研究成果范式的认可和实践，微观科学计算其它领域得以实现了相当多的数据数据积累和模型探索，这为其它领域预训练模型下建立需求提供了诞生此基础。DPA-1多种渠道留意力机制等构造，大幅大大整体提高了模型迁移能力不强和元素容量，实施相当多数据数据步骤三 已获得高精度模型，显著量减少建模开销。如同Bert的再出现完全可以改变了所以语言其他处理 其它领域，另一预训练大模型的诞生意味着势能函数的生产也才是正式进入进入“预训练+相当多数据数据微调”有新范式。

本次，此成果早已贡献在 DeepModeling 开源社区，并在科学智能广场正式进入公开。广州科学智能研究成果院与深势科技希望才是够此基础此和世界人各界人士有待下建立变得开源开放的科研生态，加速其它领域内原始创有新加速。