大和原子不是通常放在一起的词，但哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院（SEAS）教授鲍里斯·科津斯基（Boris Kozinsky）和他的团队最感兴趣的系统是由数百万甚至数十亿个原子组成的大型复杂系统。

了解这些系统的动态 – 可能包括病毒的构建块或催化材料的表面 – 可以在药物开发，绿色能源和化学，有机电子等领域取得突破。但是，在原子水平上模拟大规模结构通常需要大量的计算能力，并且始终需要在速度和准确性之间进行权衡。

SEAS计算材料科学副教授Thomas D. Cabot和他的团队正在打破这种权衡，推动原子模拟的界限。

研究人员开发了一种神经网络架构，既可以快速执行这些所谓的分子动力学模拟，又可以以前所未有的复杂程度和量子精度进行模拟。该神经网络因其速度和精度而命名为Allegro，能够捕获数百万个原子的运动，速度比以前的方法快几个数量级。

由于这项工作，Kozinsky和他的团队被提名为戈登贝尔奖的六名决赛入围者之一，这是超级计算领域最负盛名的奖项，每年由计算机协会（ACM）颁发。获奖者将于今年 11 月在科罗拉多州丹佛市举行的高性能计算、网络、存储和分析国际会议上公布。

该奖项旨在表彰在世界领先的超级计算机上使用最先进的软件和硬件技术展示的最有价值的科学计算。 Allegro的大规模模拟在美国能源部国家能源研究科学计算中心的Perlmutter超级计算机上进行了演示。

提名团队包括Kozinsky实验室，哈佛材料情报研究小组的成员：Albert Musaelian博士’23，Anders Johansson和Simon Batzner，Ph.D. ’23。

阅读全文