京研大原子模型再升级，DPA4模型综合性能夺得世界第一

记者从北京科学智能研究院获悉，该院与深势科技、北京大学、北京应用物理与计算数学研究所组建的联合团队，迭代研发了新一代大原子模型DPA4。在材料发现领域的国际权威榜单上，DPA4的综合性能指标位列世界第一，成为最新的“当前最优”模型。 

要理解物理世界的内在变化，理解原子的性质和它们之间的关系是核心问题之一。大原子模型DPA就借助人工智能（AI）技术，让科研人员能在电脑里“做实验”，模拟原子的物理特性和相互作用特点。

四年四代，持续升级的DPA模型，正在从追求不断扩大规模，转向能力更强、速度更快、成本更低的目标。此次DPA4登顶的榜单Matbench  

“登顶榜单是一个结果，DPA4的核心突破，是用极低的算力成本，达到了过去只有‘超级预算’才能触及的精度。”团队核心成员之一、北京大学博士生李天成介绍，这份榜单的测试难度很高，要求模型预测数十万种未知晶体的热力学稳定性，真实还原科研探索的全过程，通过多项指标综合评价给出最终排名。

面对这份高难度“考题”，DPA4不仅算得快、算得准，算力消耗也很小，仅需一张显卡运算一天即可“交卷”。在相同精度下，它的训练效率比上一代DPA3提升了约10倍。精度和效率，这对看似矛盾的标准如何并存？“二者之间并不是一道单选题。”北京科学智能研究院大原子模型负责人张铎解释，DPA4在运算思路上进行了巧妙简化，并引入注意力机制，让模型能自主聚焦最重要的原子间相互作用，从而用更少的参数表达更丰富的信息。

目前，DPA4能在无机晶体、有机小分子等领域，模拟原子间的能量变化、力的相互作用，展现出跨体系、跨领域的通用能力。北京应用物理与计算数学研究所研究员王涵表示，它能覆盖从催化剂到电池材料、从半导体材料到药物分子的广泛研究领域。

“这是机器学习势领域的Alphafold 2时刻。”中国科学技术大学人工智能学院教授钟志诚在试用DPA4后评价，该模型对标UMA（Meta开发的原子通用模型），在参数量和训练推理速度上都有绝对优势。

DPA系列大原子模型在斩获亮眼性能表现的同时，也正作为支撑干湿闭环自主实验室的基座模型。随着DPA4的发布，大原子模型将在材料设计场景中更快实现更硬核的突破。

作为科学智能领域的基础设施之一，DPA模型的迭代，真正把大规模、高通量的原子模拟从“奢侈品”变为“日用品”。使用模型的科研人员能更快地得到模拟结果，在同等算力预算下，可以模拟更大尺度、更长时间跨度的微观过程。目前DPA4已在北京科学智能研究院推动建设的开源社区上开放“尝鲜”，后续还将开源正式版本。

来源：北京日报