El nuevo microservicio acelera el descubrimiento de nuevos materiales para ayudar a los desarrolladores e investigadores a acelerar la transición a la energía renovable.
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Más del 96% de todos los productos manufacturados, desde productos de uso diario, como detergentes para ropa y envases de alimentos, hasta componentes industriales avanzados, como semiconductores, baterías y paneles solares, dependen de sustancias químicas que no pueden sustituirse por materiales alternativos.
Con la inteligencia artificial y los últimos avances tecnológicos, los investigadores y desarrolladores están estudiando formas de crear materiales novedosos que puedan abordar los desafíos más difíciles del mundo, como el almacenamiento de energía y la remediación ambiental.
Anunciado hoy en la conferencia Supercomputing 2024 en Atlanta, el microservicio NVIDIA ALCHEMI NIM acelera dicha investigación al optimizar la inferencia de IA para simulaciones químicas que podrían conducir a materiales más eficientes y sostenibles para respaldar la transición a la energía renovable.
Es una de las muchas formas en que NVIDIA apoya a investigadores, desarrolladores y empresas para aumentar la eficiencia energética y de los recursos en sus flujos de trabajo, incluso para cumplir con los requisitos alineados con la Iniciativa Net Zero global .
NVIDIA ALCHEMI para simulaciones químicas y de materiales
Explorar el universo de materiales potenciales, utilizando las combinaciones casi infinitas de sustancias químicas (cada una con características únicas), puede ser una tarea sumamente compleja y que demanda mucho tiempo. Los materiales nuevos suelen descubrirse mediante síntesis y pruebas laboriosas de ensayo y error en un laboratorio tradicional.
Muchos de los plásticos actuales, por ejemplo, todavía se basan en descubrimientos materiales realizados a mediados del siglo XX.
Más recientemente, la IA ha surgido como un acelerador prometedor para la innovación en productos químicos y materiales.
Con el nuevo microservicio ALCHEMI NIM, los investigadores pueden probar compuestos químicos y la estabilidad de los materiales en simulación, en un laboratorio de IA virtual, lo que reduce los costos, el consumo de energía y el tiempo de descubrimiento.
Por ejemplo, al ejecutar MACE-MP-0 , un modelo de base entrenado previamente para la química de los materiales, en una GPU NVIDIA H100 Tensor Core , el nuevo microservicio NIM acelera las evaluaciones de la estabilidad a largo plazo simulada de una composición potencial 100 veces. La siguiente figura muestra una aceleración de 25 veces al usar el marco NVIDIA Warp Python para simulación de alto rendimiento, seguido de una aceleración de 4 veces con procesamiento por lotes en vuelo. En total, evaluar 16 millones de estructuras habría llevado meses; con el microservicio NIM, se puede hacer en solo horas.
Al permitir a los científicos examinar más estructuras en menos tiempo, el microservicio NIM puede impulsar la investigación sobre materiales para su uso con baterías solares y eléctricas, por ejemplo, para impulsar la transición a las energías renovables.
NVIDIA también planea lanzar microservicios NIM que se pueden usar para simular la capacidad de fabricación de nuevos materiales, para determinar cómo podrían llevarse de los tubos de ensayo al mundo real en forma de baterías, paneles solares, fertilizantes, pesticidas y otros productos esenciales que pueden contribuir a un planeta más saludable y más verde.
SES AI , un desarrollador líder de baterías de litio-metal, está utilizando el microservicio NVIDIA ALCHEMI NIM con el modelo AIMNet2 para acelerar la identificación de materiales electrolíticos utilizados en vehículos eléctricos.
“SES AI se dedica a hacer avanzar la tecnología de baterías de litio a través del descubrimiento de materiales acelerado por IA, utilizando nuestro Proyecto Universo Molecular para explorar e identificar candidatos prometedores para el descubrimiento de electrolitos de metal de litio”, afirmó Qichao Hu, director ejecutivo de SES AI. “El uso del microservicio ALCHEMI NIM con AIMNet2 podría mejorar drásticamente nuestra capacidad para mapear propiedades moleculares, reduciendo significativamente el tiempo y los costos y acelerando la innovación”.
Recientemente, SES AI mapeó 100 000 moléculas en medio día, y tiene el potencial de lograrlo en menos de una hora utilizando ALCHEMI. Esto indica que el microservicio está preparado para tener un impacto transformador en la eficiencia del análisis de materiales.
De cara al futuro, SES AI pretende mapear las propiedades de hasta 10 mil millones de moléculas en los próximos años, ampliando los límites del descubrimiento de alto rendimiento impulsado por IA.
El nuevo microservicio pronto estará disponible para que los investigadores lo prueben de forma gratuita a través del catálogo NVIDIA NGC ( se le notificará del lanzamiento de ALCHEMI). También se podrá descargar desde build.nvidia.com y el microservicio NIM de nivel de producción se ofrecerá a través de la plataforma de software NVIDIA AI Enterprise .
Obtenga más información sobre el microservicio NVIDIA ALCHEMI NIM y escuche las últimas novedades sobre cómo la IA y la supercomputación están potenciando los flujos de trabajo de investigadores y desarrolladores uniéndose a NVIDIA en SC24 , que se realizará hasta el viernes 22 de noviembre. nvidia News. G.G. Traducido al español
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