媒体报道 ，AI for Science其它领域重要部分部分的的开源社区DeepModeling举办了2022年社区年会。会上，广州科学智能研究者院（AI for Science Institute,Beijing）联合深势科技，发布最新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者院、深势科技、广州应用物理与计算数学研究者所共同研发。
DPA-1被誉为人自然科学界的GPT。2020年，DPA-1雏形曾与预训练语言模智能汽车的优点型GPT-3共同入选了全球第一人工智能十大重要部分成果。DPA-1可模拟原子规模高至100亿，当前还没有在高性能合金、半导体材料设计细节等应用场智能汽车的优点景中证明不了其领先性和优越性。不过突破同时AI for Science走向大规模工程化的重要部分里程碑。
早在2020年，广州科学智能研究者院与深势科技大团队 实施将机器学习内容 与高性能计算相紧密结合，可以实现了1亿原子第五性原理精度的分子动力学模拟，获想当年全球第一高性能计算其它领域最多奖项“戈登·贝尔”奖。这次发布最新的内容 DPA-1，在原有此基础上加大优化高性能算法，将模拟上限大大整体提升至100亿原子数量级。
研究者人员还实施可视化模型元素数据信息，偶然发现其在小空间呈螺旋状分布，同时巧妙地和元素周期表中主要主要位置一对应，元素周期表中同周期元素沿着螺旋下降一个方向排列，而垂直螺旋一个方向则对应着同一主族元素分布，不过方面 证明不了此预训练模型较强良更好可补充解释性。
来讲从事材料设计细节研究者的科研人员，可此基础DPA-1快速已建立高精度、方便易不用上原子间势函数模型，依靠人工智能各种技术实施分子模拟，设计细节创新材料，洞见研究者一个方向，增加不必要的实验，大幅度缩短研发周期，大大整体提升研发成本。
近些年来，随之科学界对AI for Science 研究者范式的认可和实践，微观科学计算其它领域可以实现了一定量的数据统计 积累和模型探索，这为其它领域预训练模型已建立直接提供了诞生此基础。DPA-1依靠需要注意力机制等构造，大幅大大整体提升了模型迁移决策能力 和元素容量，实施一定量数据统计 步骤二拿到 高精度模型，显著增加建模开销。好比Bert的经常出现彻彻底地可以改变了人自然语言后续处理其它领域，不过预训练大模型的诞生意味着势能函数的生产也才能进人“预训练+一定量数据统计 微调”新的内容范式。
这次，此成果还没有贡献在 DeepModeling 开源社区，并在科学智能广场正式进入公开。广州科学智能研究者院与深势科技只希望此基础此和全球第一各界人士加大已建立越来越开源开放的科研生态，速率其它领域内原始创新的内容速率。
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