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据Businesswire 4月27日报道， Preferred网络公司和ENEOS公司的合资企业Preferred Computational Chemistry（PFCC）推出了“Matlantis”——这是一款基于云的高速通用原子模拟器，用于人工智能驱动的材料发现。

Matlantis基于去年在科学杂志《自然通讯》（Nature Communications）中发表的专有人工智能技术，目前正在帮助50多家日本公司和组织在计算机上搜索新材料，其速度比传统的密度泛函理论（DFT）方法快2000万倍。

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当前版本的Matlantis一次最多可以模拟大约19000个原子，并支持72种元素的任意组合，这些元素占地壳以上所有元素总质量的99.9969%。Matlantis所基于的名为“Preferred Potential”（PFP）的最新版本神经网络电位已经用超过3300万个虚拟分子和晶体结构的庞大数据集进行了训练，使用户能够在原子级别上模拟未发现材料的行为，同时寻找潜在的候选材料。PFP的训练数据集是使用超级计算机生成的，其计算资源相当于单个图形处理单元（GPU）需要1650年的计算时间。

在2023年1月至3月的三个月里，Matlantis为包括学术界、汽车、化工、电子和能源行业在内的一系列领域的客户模拟了超过2.6万亿个原子。目标材料的用途包括电池和半导体，以及用于清洁能源、环境和可持续工业过程的催化剂、吸收剂和合金。

（编译：玮琦）

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