Emine Kucukbenli – NVIDIA 技術博客
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Wed, 20 Nov 2024 09:25:08 +0000
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NVIDIA cuEquivariance 數學庫助力藥物和材料研發加速
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Mon, 18 Nov 2024 07:35:26 +0000
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用于科學的 AI 模型通常經過訓練，可以預測自然界的運作方式，例如預測生物分子的結構或可能成為下一種電池材料的新固態的性質。這些任務需要高精度和準確性。科學領域的 AI 更具挑戰性的原因在于，高度準確和精確的科學數據往往稀缺，這與從多個資源中大量獲取的文本和圖像不同。 鑒于對解決方案的高需求和有限的資源，研究人員轉而采用創新方法，例如將自然法則嵌入 AI 模型中，提高其準確性以及減少對數據的依賴。 去年取得成功的一種方法是將科學問題的對稱性嵌入 AI 模型。這些神經網絡架構在等變神經網絡（Equivariant Neural Networks，ENN）下廣受歡迎，使用對稱相關變換下的等變數學概念構建而成。 簡而言之，ENN 旨在了解問題的基本對稱性。例如，如果 ENN 的輸入進行了旋轉，輸出也將相應旋轉。這意味著，即使以不同的方向呈現，模型也可以識別相同的物體或圖案。
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