Plus de 96 % de tous les produits manufacturés – allant des produits du quotidien, comme les détergents à lessive et les emballages alimentaires, aux composants industriels avancés, tels que les semi-conducteurs, les batteries et les panneaux solaires – dépendent de produits chimiques qui ne peuvent pas être remplacés par des matériaux alternatifs.
Grâce à l’IA et aux dernières avancées technologiques, les chercheurs et les développeurs étudient les moyens de créer de nouveaux matériaux susceptibles de relever les défis les plus difficiles du monde, tels que le stockage de l’énergie et la dépollution de l’environnement.
Annoncé aujourd’hui lors de la conférence Supercomputing 2024 à Atlanta, le microservice NVIDIA ALCHEMI NIM accélère ces recherches en optimisant l’inférence de l’IA pour les simulations chimiques qui pourraient conduire à des matériaux plus efficaces et durables pour soutenir la transition vers les énergies renouvelables.
C’est l’une des nombreuses façons par lesquelles NVIDIA aide les chercheurs, les développeurs et les entreprises à améliorer l’efficacité énergétique et des ressources dans leurs flux de travail, notamment pour répondre aux exigences alignées sur l’initiative mondiale Net Zero.
NVIDIA ALCHEMI pour les simulations matérielles et chimiques
Explorer l’univers des matériaux potentiels, en utilisant des combinaisons presque infinies de produits chimiques – chacun ayant des caractéristiques uniques – peut s’avérer extrêmement complexe et prendre beaucoup de temps. Les nouveaux matériaux sont généralement découverts grâce à une synthèse et à des tests laborieux, par essais et erreurs, dans un laboratoire traditionnel.
Par exemple, de nombreux plastiques actuels reposent encore sur des découvertes de matériaux faites au milieu des années 1900.
Plus récemment, l’IA est apparue comme un accélérateur prometteur pour l’innovation en matière de produits chimiques et de matériaux.
Avec le nouveau microservice ALCHEMI NIM, les chercheurs peuvent tester les composés chimiques et la stabilité des matériaux en simulation, dans un laboratoire d’IA virtuel, ce qui réduit les coûts, la consommation d’énergie et le temps de découverte.
Par exemple, en exécutant MACE-MP-0, un modèle de base pré-entraîné pour la chimie des matériaux, sur un GPU NVIDIA H100 Tensor Core, le nouveau microservice NIM accélère de 100 fois les évaluations de la stabilité à long terme simulée d’une composition potentielle. La figure ci-dessous montre une accélération de 25 fois grâce à l’utilisation du framework NVIDIA Warp Python pour une simulation hautes performances, suivie d’une accélération de 4 fois avec le traitement par lots en vol. Au total, évaluer 16 millions de structures aurait pris des mois – avec le microservice NIM, cela peut être fait en quelques heures seulement.
En permettant aux scientifiques d’examiner davantage de structures en moins de temps, le microservice NIM peut stimuler la recherche sur les matériaux destinés aux batteries solaires et électriques, par exemple, pour soutenir la transition vers les énergies renouvelables.
NVIDIA prévoit également de lancer des microservices NIM pouvant être utilisés pour simuler la fabricabilité de nouveaux matériaux, afin de déterminer comment ils pourraient être transférés des tubes à essai au monde réel sous la forme de batteries, de panneaux solaires, d’engrais, de pesticides et d’autres produits essentiels. peut contribuer à une planète plus saine et plus verte.
SES AI, l’un des principaux développeurs de batteries lithium-métal, utilise le microservice NVIDIA ALCHEMI NIM avec le modèle AIMNet2 pour accélérer l’identification des matériaux électrolytiques utilisés pour les véhicules électriques.
« SES AI se consacre à l’avancement de la technologie des batteries au lithium grâce à la découverte de matériaux accélérée par l’IA, en utilisant notre projet Molecular Universe pour explorer et identifier des candidats prometteurs pour la découverte d’électrolytes métalliques au lithium », a déclaré Qichao Hu, PDG de SES AI. “L’utilisation du microservice ALCHEMI NIM avec AIMNet2 pourrait considérablement améliorer notre capacité à cartographier les propriétés moléculaires, réduisant ainsi considérablement les délais et les coûts et accélérant l’innovation.”
SES AI a récemment cartographié 100 000 molécules en une demi-journée, avec la possibilité d’y parvenir en moins d’une heure grâce à ALCHEMI. Cela montre à quel point le microservice est sur le point d’avoir un impact transformateur sur l’efficacité du contrôle des matériaux.
Pour l’avenir, SES AI vise à cartographier les propriétés de jusqu’à 10 milliards de molécules au cours des deux prochaines années, repoussant ainsi les limites de la découverte à haut débit basée sur l’IA.
Le nouveau microservice sera bientôt disponible pour que les chercheurs puissent le tester gratuitement via le catalogue NVIDIA NGC — soyez informé du lancement d’ALCHEMI. Il sera également téléchargeable sur build.nvidia.com, et le microservice NIM de production sera proposé via la plate-forme logicielle NVIDIA AI Enterprise.
En savoir plus sur le Microservice NVIDIA ALCHEMI NIM, et découvrez les dernières nouvelles sur la façon dont l’IA et le calcul intensif dynamisent les flux de travail des chercheurs et des développeurs en rejoignant NVIDIA au SC24jusqu’au vendredi 22 novembre.
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