Dengan AI dan kemajuan teknologi terbaru, para peneliti dan pengembang sedang mempelajari cara untuk membuat bahan baru yang dapat mengatasi tantangan terberat di dunia, seperti penyimpanan energi dan remediasi lingkungan.
Diumumkan di konferensi Supercomputing 2024 di Atlanta, layanan mikro NVIDIA ALCHEMI NIM mempercepat penelitian tersebut dengan mengoptimalkan inferensi AI untuk simulasi kimia yang dapat menghasilkan bahan yang lebih efisien dan berkelanjutan untuk mendukung transisi energi terbarukan.
Ini adalah salah satu dari banyak cara NVIDIA mendukung peneliti, pengembang, dan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi energi dan sumber daya dalam alur kerja mereka, termasuk untuk memenuhi persyaratan yang selaras dengan Inisiatif Nol Bersih global.
Simulasi Material dan Kimia
Menjelajahi alam semesta bahan potensial, menggunakan kombinasi bahan kimia yang hampir tak terbatas - masing-masing dengan karakteristik unik - bisa sangat kompleks dan memakan waktu. Bahan baru biasanya ditemukan melalui sintesis dan pengujian yang melelahkan, coba-coba di laboratorium tradisional.
Banyak plastik saat ini, misalnya, masih didasarkan pada penemuan material yang dibuat pada pertengahan 1900-an. Baru-baru ini, AI telah muncul sebagai akselerator yang menjanjikan untuk inovasi bahan kimia dan material.
Dengan layanan mikro ALCHEMI NIM yang baru, para peneliti dapat menguji senyawa kimia dan stabilitas material dalam simulasi, di laboratorium AI virtual, yang mengurangi biaya, konsumsi energi, dan waktu untuk penemuan.
Misalnya, menjalankan MACE-MP-0, model fondasi yang telah dilatih sebelumnya untuk kimia material, pada GPU H100 Tensor Core, layanan mikro NIM baru mempercepat evaluasi stabilitas jangka panjang simulasi komposisi potensial 100x.
Dengan membiarkan para ilmuwan memeriksa lebih banyak struktur dalam waktu yang lebih singkat, layanan mikro NIM dapat meningkatkan penelitian tentang bahan yang digunakan dengan baterai surya dan listrik, misalnya, untuk mendukung transisi energi terbarukan.
NVIDIA juga berencana untuk merilis layanan mikro NIM yang dapat digunakan untuk mensimulasikan kemampuan manufaktur bahan baru — untuk menentukan bagaimana mereka dapat dibawa dari tabung reaksi ke dunia nyata dalam bentuk baterai, panel surya, pupuk, pestisida, dan produk penting lainnya yang dapat berkontribusi pada planet yang lebih sehat dan lebih hijau.
SES AI, pengembang baterai lithium-metal terkemuka, menggunakan layanan mikro NVIDIA ALCHEMI NIM dengan model AIMNet2 untuk mempercepat identifikasi bahan elektrolit yang digunakan untuk kendaraan listrik.
"SES AI didedikasikan untuk memajukan teknologi baterai lithium melalui penemuan material yang dipercepat AI, menggunakan Proyek Alam Semesta Molekuler kami untuk mengeksplorasi dan mengidentifikasi kandidat yang menjanjikan untuk penemuan elektrolit logam lithium," kata Qichao Hu, CEO SES AI.
"Menggunakan layanan mikro ALCHEMI NIM dengan AIMNet2 dapat secara drastis meningkatkan kemampuan kami untuk memetakan sifat molekuler, mengurangi waktu dan biaya secara signifikan dan mempercepat inovasi."
SES AI baru-baru ini memetakan 100.000 molekul dalam setengah hari, dengan potensi untuk mencapainya dalam waktu kurang dari satu jam menggunakan ALCHEMI. Ini menandakan bagaimana layanan mikro siap untuk memiliki dampak transformatif pada efisiensi penyaringan material.
Ke depan, SES AI bertujuan untuk memetakan sifat hingga 10 miliar molekul dalam beberapa tahun ke depan, mendorong batas-batas penemuan throughput tinggi yang digerakkan oleh AI.
Layanan mikro baru akan segera tersedia bagi para peneliti untuk diuji secara gratis.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
