Wie Constructor Research fortgeschrittene Materialwissenschaftler unterstützt
29 November, 2024
KI war seit Jahren ein vertrauenswürdiges Werkzeug in der Forschung. Im Zeitalter von Big Data und insbesondere durch LLMs bietet es eine leistungsstarke Lösung in allen Phasen der Forschung.
Constructor Research wurde entwickelt, um bedeutende rechnerische Herausforderungen zu bewältigen, insbesondere für größere Systeme, und bietet Wissenschaftlern Next-Gen-Tools für schnellere, effizientere Forschung und skalierbare Ergebnisse.
Ein solches Beispiel ist ‚Hamiltonian Magic‘, ein Projekt unter der Leitung von Prof. Dr. Stephan Roche und seinem Team am ICN2, das neue Ansätze präsentiert, wie Forscher mit Herausforderungen in der Materialwissenschaft mithilfe von KI und maschinellem Lernen umgehen.
Über ICN2:
Das Katalanische Institut für Nanowissenschaften und Nanotechnologie (ICN2) ist ein Referenzzentrum für nationale und internationale Forschung in Nanowissenschaft und Nanotechnologie. Professor Roche leitet die Gruppe für Theoretische und Computergestützte Nanowissenschaft.
Projektziele
Automatisierung manueller Aufgaben
Das ICN2-Team benötigte eine maßgeschneiderte Lösung, um manuelle Aufgaben zu automatisieren und einen komplexen Arbeitsablauf zu vereinfachen.
Constructor Research beschleunigte nicht nur ihr Forschungsprojekt um das 5-fache, sondern ermöglichte auch die Zusammenarbeit und die Reproduzierbarkeit von Experimenten für die weitere Projektentwicklung.
Arbeitsablauf und Testverbesserung
Das Team von Prof Roche nutzte Constructor Research als primäre Rechenumgebung, indem es dessen GPU-Ressourcen und die integrierte Visual Studio-Schnittstelle einsetzte, um den Arbeitsablauf und die Tests zu verbessern.
Herausforderungen
Werkzeugauswahl und Integration
Rechnerische Einschränkungen
Experiment testen
Ergebnisse
Das ICN2-Team testete und reproduzierte erfolgreich ihre Experimente alles an einem Ort, ohne Drittanbieter-Tools. Aufgaben, die normalerweise umfangreiche Rechenzeit erforderten, wurden in Tagen abgeschlossen.
1 Lösung
3 Personen
5x beschleunigter Gesamtforschungsprozess
Die Nutzung von Constructor Research beschleunigte die Entwicklung für Prof Roche und sein Team erheblich mit:
Hochleistungsrechnen
Nahtloser Fernzugriff
Effizienz für zeitaufwändige Aufgaben
So nutzt das ICN2-Team den Constructor
Fazit
Mit Constructor Research hat das Team von Prof. Roche vom ICN2 erfolgreich ein skalierbares maschinelles Lernmodell entwickelt, um Hamiltonians aus atomaren Strukturen viel schneller und einfacher zu extrahieren.
Um mehr darüber zu erfahren, wie KI genutzt werden kann, um die wissenschaftliche Forschung zu beschleunigen, sehen Sie sich die Aufzeichnung unseres Webinars „From Manual to Machine: AI impact in modern research“ an, in dem Prof. Dr. Stephan Roche und sein Team ihre Erfahrungen und Meinungen darüber präsentierten, wie KI das Design innovativer fortschrittlicher Materialien unterstützen kann, mit einer Live-Demo in Constructor.
