A
Meta alapvető AI Research (FAIR) május 14-i osztálya elindította a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia eszközök jelentős gyűjteményét, beleértve a modelleket, referenciaértékeket és adatkészleteket, amelyek célja a tudományos felfedezés drámai felgyorsítása. A kezdeményezés , a mezők, például a molekuláris tulajdonságok előrejelzése, a nyelvfeldolgozás és az idegrendszeri fejlett kupak előmozdítására irányuló kezdeményezés. Az új eszközök a META jelentős lépését képviselik a kémia és az anyagok tudományos felfedezésének felgyorsítására. href=”https://newscenter.lbl.gov/2025/05/14/computation-hemistry-unlocked-a-Record-törés-dataset-taza-train-models-maunched/”Target=”_ üres”> Berkeley Lab , ígéretes Atomice Atomice-scale-tervezéshez, az gyógyszerek, és az Energy, az energia, az energia, az energia, a Revrutzite Atomice Atomice-scale-t, az új anyagok, a Berkeley Lab. Technológiák. A Berkeley Lab szerint a orca programcsomagot használva. Ez az adatkészlet lehetővé teszi az atomrendszerek szimulációját akár a korábban lehetséges, mint a lehető legfeljebb. A kémia szimulációi. A molekuláris viselkedés pontos előrejelzései. Az arc és más platformok átölelése a nyitott tudományos megközelítés. Mintavétel, Új technika a generációs AI modellek edzésére, korábban létező adatok nélkül, amelyet az UMA-val való különféle molekulák előállítása mutat be. A mintavétel különösen a de novo molekuláris kialakításra irányul. href=”https://www.fo-rothschild.fr/”Target=”_ üres”> Rothschild Alapítvány Kórház , hogyan alakultak ki a nyelvi reprezentációk a fejlődő emberi agyban, feltűnő párhuzamokkal, mint például a Meta’s LlaM 3.1. A hagyományos kísérleti felfedezésekhez tipikus időpontok. href=”https://arxiv.org/abs/2505.08762″Target=”_ üres”> omol25 papír , sűrűségfunkcionális elméletet (DFT) használ a molekuláris tulajdonságok előrejelzésére, különös tekintettel a kötvényt és törést. Hangsúlyozta a megbízható modellek szükségességét, kijelentve: „A bizalom itt különösen kritikus, mivel a tudósoknak ezekre a modellekre kell támaszkodniuk, hogy fizikailag megalapozott eredményeket hozzanak létre, amelyek a tudományos kutatáshoz fordulnak és felhasználhatók.”