কি হয়েছে
ওপেন সোর্স ফর ইউ রিপোর্ট করে যে Microsoft রিসার্চ এআই ফর সায়েন্স এবং সেন্টার ফর অ্যাডভান্সড সিস্টেমস আন্ডারস্ট্যান্ডিং-এর CP2K টিম যৌথভাবে Skala AI মডেলকে CP2K-তে একীভূত করেছে। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে স্কালা ইলেক্ট্রন ঘনত্বের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া মডেল করার জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এবং কম কম্পিউটেশনাল খরচে বিবৃত বেঞ্চমার্কগুলিতে ঐতিহ্যগত মেটা-জিজিএ এবং হাইব্রিড ফাংশনালগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। এটি আরও বলে যে কাজটি সংখ্যাগতভাবে যাচাই করা হয়েছিল এবং 2026 সালের আগস্টের মাঝামাঝি arXiv প্রিপ্রিন্টে বর্ণনা করা হয়েছিল।
ওপেন সোর্স ফর ইউ রিপোর্ট করে যে Microsoft রিসার্চ তার Skala AI মডেলকে CP2K-তে একীভূত করেছে, একটি ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্ম যা কোয়ান্টাম-রসায়ন এবং সলিড-স্টেট ফিজিক্স সিমুলেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রতিবেদনে স্কলাকে বিজ্ঞানের জন্য Microsoft রিসার্চ এআই দ্বারা বিকশিত একটি AI-ভিত্তিক বিনিময়-সম্পর্কের কার্যকারিতা হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে এবং বলে যে ইন্টিগ্রেশনটি CP2K-এর স্থানীয়। হেলমহোল্টজ-জেনট্রাম ড্রেসডেন-রসেনডর্ফের অংশ, বিজ্ঞানের জন্য Microsoft গবেষণা এআই এবং সেন্টার ফর অ্যাডভান্সড সিস্টেমস আন্ডারস্ট্যান্ডিং-এর CP2K টিমের মধ্যে 2026 সালের প্রথম দিকে একটি যৌথ প্রচেষ্টার মাধ্যমে কাজটি করা হয়েছিল বলে জানা গেছে। এই দাবিগুলি আপনার জন্য ওপেন সোর্স রিপোর্ট থেকে এসেছে এবং এখানে স্বাধীনভাবে নিশ্চিত করা হয়নি।
নিবন্ধে বলা হয়েছে যে বিভিন্ন পারমাণবিক অঞ্চলে ইলেকট্রন ঘনত্ব কীভাবে একে অপরকে প্রভাবিত করে তা মডেল করার জন্য প্রশিক্ষিত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে স্কালা প্রথাগত ঘনত্ব কার্যকরী তত্ত্বের অনুমান থেকে পৃথক। প্রতিবেদনের বর্ণনায়, সেই নকশাটি স্কালাকে প্রথাগত মেটা-জিজিএ এবং উদ্ধৃত বেঞ্চমার্কগুলিতে হাইব্রিড ফাংশনালগুলির চেয়ে বেশি নির্ভুলতার সাথে ইলেকট্রনিক মিথস্ক্রিয়া উপস্থাপন করতে দেয়। ওপেন সোর্স ফর ইউও রিপোর্ট করে যে স্কালা কম্পিউটেশনাল খরচের একটি ভগ্নাংশে সেই ফলাফলগুলি অর্জন করেছে। উৎসটি বেঞ্চমার্ক ডেটাসেট, সংখ্যাসূচক স্কোর, তুলনা শর্ত বা হার্ডওয়্যার তথ্য স্বাধীনভাবে দাবি মূল্যায়ন করার জন্য প্রয়োজনীয় পুনরুত্পাদন করে না।
ওপেন সোর্স ফর ইউ অনুসারে, CP2K-এর সমান্তরাল-প্রসেসিং ক্ষমতার সাথে Skala-এর সমন্বয় হাজার হাজার থেকে হাজার হাজার পরমাণু সমন্বিত গতিশীল সিস্টেমের কোয়ান্টাম-মেকানিক্যাল সিমুলেশন সমর্থন করার উদ্দেশ্যে। প্রতিবেদনে প্রোটিন, ব্যাটারি সামগ্রী, অর্ধপরিবাহী এবং অনুঘটকগুলিকে উপকৃত হতে পারে এমন সিস্টেমের ধরনগুলির উদাহরণ হিসাবে দেওয়া হয়েছে। এটি এটিকে একীকরণের ক্ষমতা হিসাবে উপস্থাপন করে, প্রমাণ হিসাবে নয় যে এই ধরনের প্রতিটি সিস্টেম ইতিমধ্যেই Skala এর সাথে সফলভাবে সিমুলেট করা হয়েছে। নিবন্ধটি একটি নির্দিষ্ট সম্পূর্ণ শিল্প বা বৈজ্ঞানিক স্থাপনার সনাক্ত করে না।
প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে দলগুলি সংখ্যাসূচক যাচাইকরণ পরীক্ষার একটি স্যুট তৈরি করেছে এবং 2026 সালের আগস্টের মাঝামাঝি arXiv প্রিপ্রিন্টে একীকরণের ফলাফল প্রকাশ করেছে "GauXC-এর মাধ্যমে CP2K-এ মেশিন-লার্নড স্কালা এক্সচেঞ্জ-কোরিলেশন ফাংশনালের আণবিক বাস্তবায়ন।" আপনার জন্য ওপেন সোর্স আরও রিপোর্ট করে যে CP2K-তে ভবিষ্যতের Skala রিলিজগুলি ধাতু এবং অর্ধপরিবাহী সহ তরল সহ পর্যায়ক্রমিক কঠিন পদার্থের সমর্থন প্রসারিত করবে বলে আশা করা হচ্ছে। নিবন্ধটি সেই পরিকল্পিত সংযোজনের জন্য একটি প্রকাশের তারিখ, সংস্করণ নম্বর বা প্রাপ্যতা পদ্ধতি নির্দিষ্ট করে না।
উত্স বিবরণ: opensourceforu.com ↗
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
উল্লিখিত ইন্টিগ্রেশন একটি প্রতিষ্ঠিত ওপেন-সোর্স সিমুলেশন প্ল্যাটফর্মের মধ্যে মেশিন-শিক্ষিত ইলেকট্রনিক-কাঠামো গণনাকে আরও ব্যবহারযোগ্য করে তুলতে পারে। যদি রিপোর্ট করা নির্ভুলতা এবং খরচের সুবিধাগুলি প্রাসঙ্গিক কাজের চাপ জুড়ে থাকে, তবে প্রোটিন, ব্যাটারি সামগ্রী, সেমিকন্ডাক্টর এবং অনুঘটক অধ্যয়নরত গবেষকরা বৃহত্তর গতিশীল সিস্টেমগুলি অনুকরণ করতে সক্ষম হতে পারে। উৎসটি স্বাধীনভাবে নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীদের জন্য বেঞ্চমার্ক ফলাফল, উৎপাদন প্রস্তুতি বা ব্যবহারিক কর্মক্ষমতা প্রতিষ্ঠা করে না।
রিপোর্ট করা পরিবর্তন গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি একটি মেশিন-লার্নড ইলেকট্রনিক-স্ট্রাকচার মডেলকে একটি ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্মের ভিতরে রাখে যা ইতিমধ্যে গণনামূলক রসায়ন এবং পদার্থ বিজ্ঞানের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি একটি স্বতন্ত্র মডেল ঘোষণার চেয়ে বেশি ফলপ্রসূ হতে পারে: গবেষকরা যারা CP2K তে কাজ করেন তারা পরিচিত কর্মপ্রবাহের মধ্যে এবং প্ল্যাটফর্মের বিদ্যমান সমান্তরাল অবকাঠামোর পাশাপাশি Skala মূল্যায়ন করতে সক্ষম হতে পারেন। ব্যবহারিক মান, তবে, ইন্টিগ্রেশন স্থিতিশীল, নথিভুক্ত এবং বিস্তৃত গবেষণা ব্যবহারের অনুমতি দেয় এমন শর্তাবলীর অধীনে অ্যাক্সেসযোগ্য কিনা তার উপর নির্ভর করে।
যদি রিপোর্ট করা নির্ভুলতা এবং কম্পিউটেশনাল-কস্ট দাবিগুলি পুনরুত্পাদন করা হয়, তাহলে সংমিশ্রণটি আণবিক এবং বস্তুগত আচরণের তদন্ত করতে ব্যবহৃত সিমুলেশনের স্কেল বা ফ্রিকোয়েন্সি উন্নত করতে পারে। ব্যাটারি ডিজাইন, ক্যাটালিস্ট ডেভেলপমেন্ট এবং সেমিকন্ডাক্টর রিসার্চের মতো ক্ষেত্রগুলির সমস্যাগুলির জন্য বড় সিমুলেশনগুলি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, যেখানে প্রাসঙ্গিক সিস্টেমে অনেকগুলি ইন্টারঅ্যাক্টিং পরমাণু থাকতে পারে। উত্সটি এই অ্যাপ্লিকেশন অঞ্চলগুলির নাম দেয় তবে একীকরণের ফলে একটি আবিষ্কার, উন্নত ডিভাইস, নতুন উপাদান বা বৈধ চিকিৎসা বা বাণিজ্যিক ফলাফলের প্রতিবেদন করে না।
নিবন্ধের অ্যাকাউন্টটি বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং-এ এআই-এর জন্য একটি বিস্তৃত রুটকেও চিত্রিত করে: সম্পূর্ণ সিমুলেশন স্ট্যাক প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে প্রতিষ্ঠিত সংখ্যাসূচক সফ্টওয়্যারে শেখা উপাদানগুলিকে একীভূত করা। CP2K রিপোর্টে বর্ণিত প্ল্যাটফর্ম হিসাবে রয়ে গেছে, যখন Skala মেশিন-লার্নড এক্সচেঞ্জ-সম্পর্কের কার্যকরী সরবরাহ করে। এই বিভাগটি ডোমেন বিশেষজ্ঞদের এআই উপাদানটিকে প্রচলিত অনুমানের সাথে তুলনা করার অনুমতি দিতে পারে, তবে উত্সটি ব্যাখ্যা করে না যে ব্যবহারকারীরা কীভাবে পদ্ধতিগুলির মধ্যে নির্বাচন করেন, কীভাবে ব্যর্থতা সনাক্ত করা হয় বা কীভাবে অনিশ্চয়তা উপস্থাপন করা হয়।
উত্স দ্বারা উপস্থাপিত সবচেয়ে শক্তিশালী প্রমাণ হল রিপোর্ট করা যৌথ উন্নয়ন প্রচেষ্টা, স্থানীয় একীকরণ এবং সংখ্যাগত যাচাই পরীক্ষার অস্তিত্ব এবং একটি সম্পর্কিত প্রিপ্রিন্ট। এই তথ্যগুলি একটি কংক্রিট গবেষণা এবং সফ্টওয়্যার বিকাশের মাইলফলক স্থাপন করে, কিন্তু তারা স্বাধীনভাবে কার্যকারিতা যাচাই করে না। প্রতিবেদনটি প্রজননযোগ্যতার নির্দেশাবলী, স্বাধীন মূল্যায়ন, সম্পদের প্রয়োজনীয়তা, ত্রুটি বিশ্লেষণ বা প্রমাণ প্রদান করে না যে স্কালা ধারাবাহিকভাবে উল্লিখিত সিস্টেমগুলির সম্পূর্ণ পরিসর জুড়ে প্রচলিত পদ্ধতিগুলিকে ছাড়িয়ে যায়।
ইন্টারেক্টিভ মেকানিজম: এটা আসলে কিভাবে কাজ করে
এই বিকাশের পিছনে অন্তর্নিহিত প্রযুক্তিটি ইন্টারেক্টিভভাবে অন্বেষণ করুন।
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
পরবর্তী কি দেখতে
পরবর্তী অর্থবহ চেকপয়েন্টগুলি হল সংখ্যাগত যাচাইকরণের বিশদ বিবরণ, রিপোর্ট করা বেঞ্চমার্ক ফলাফলের স্বাধীন প্রতিলিপি এবং পর্যায়ক্রমিক কঠিন এবং তরলগুলির জন্য পরিকল্পিত সমর্থনের সময় এবং সুযোগ। ব্যবহারকারীদের গণনাগত প্রয়োজনীয়তা, সমর্থিত সিস্টেম, ডকুমেন্টেশন, লাইসেন্সিং এবং একটি স্থিতিশীল CP2K রিলিজে ইন্টিগ্রেশন উপলব্ধ কিনা সে সম্পর্কেও স্পষ্ট তথ্যের প্রয়োজন হবে। আপনার জন্য ওপেন সোর্স এই বিবরণ প্রদান করে না।
দেখার জন্য প্রথম আইটেম হল অন্তর্নিহিত সংখ্যাগত প্রমাণ। একটি দরকারী ফলো-আপ বেঞ্চমার্ক সিস্টেম, ত্রুটি মেট্রিক্স, বেসলাইন, কম্পিউটেশনাল খরচ পরিমাপ এবং স্কলা মেটা-জিজিএ এবং হাইব্রিড ফাংশনালগুলিকে ছাড়িয়ে যায় এমন দাবির পিছনে পরীক্ষার শর্তগুলি রিপোর্ট করবে। গবেষকদের স্বাধীন ফলাফল যারা রিপোর্ট করা সহযোগিতার অংশ ছিল না, বিশেষ করে নির্বাচিত বেঞ্চমার্কের মধ্যে সীমাবদ্ধ কর্মক্ষমতা থেকে বিস্তৃত উন্নতির পার্থক্য করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
প্রাপ্যতা আরেকটি অমীমাংসিত সমস্যা. আপনার জন্য ওপেন সোর্স বলছে Skala CP2K-তে একীভূত হয়েছে, কিন্তু এটি প্রাসঙ্গিক CP2K সংস্করণ উল্লেখ করে না, কোডটি ইতিমধ্যেই সর্বজনীনভাবে ডাউনলোডযোগ্য কিনা, কোন নির্ভরতা প্রয়োজন বা মডেল ওজন এবং বাস্তবায়ন পৃথক লাইসেন্সিং শর্ত বহন করে কিনা। ডকুমেন্টেশন, ইনস্টলেশন পদ্ধতি এবং উদাহরণগুলি নির্ধারণ করবে যে কাজটি সহযোগিতার বাইরে গবেষকদের দ্বারা কার্যত ব্যবহারযোগ্য কিনা।
পর্যায়ক্রমিক কঠিন এবং তরলগুলির পরিকল্পিত সম্প্রসারণ ঘনিষ্ঠ মনোযোগের দাবি রাখে। উত্সটি বিশেষভাবে ধাতু, অর্ধপরিবাহী এবং তরলগুলিকে ভবিষ্যতের সহায়তার ক্ষেত্র হিসাবে চিহ্নিত করে, তবে এটি কোনও সময়সূচী বা প্রযুক্তিগত বিবরণ দেয় না। এই সিস্টেমগুলি আণবিক সিস্টেম থেকে বিভিন্ন মডেলিং এবং বৈধতা চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে, তাই প্রাসঙ্গিক বাস্তবায়ন এবং ফলাফল প্রকাশিত এবং পরীক্ষা না হওয়া পর্যন্ত ভবিষ্যতের কভারেজকে প্রতিষ্ঠিত হিসাবে বিবেচনা করা উচিত নয়।
অবশেষে, ব্যবহারকারীদের একা বেঞ্চমার্ক পারফরম্যান্সের পরিবর্তে বাস্তব কাজের চাপ সম্পর্কে প্রমাণের প্রয়োজন হবে। গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নগুলির মধ্যে রয়েছে কীভাবে স্কালা দীর্ঘ গতিশীল সিমুলেশনে আচরণ করে, এর জন্য কতটা মেমরি এবং সমান্তরাল হার্ডওয়্যার প্রয়োজন, কীভাবে ফলাফলগুলি প্রজননযোগ্যতার ক্ষেত্রে প্রতিষ্ঠিত পদ্ধতির সাথে তুলনা করে এবং কীভাবে বিজ্ঞানীরা এমন ক্ষেত্রে সনাক্ত করতে পারেন যেখানে শেখা কার্যকরী অবিশ্বস্ত হয়। আপনার জন্য ওপেন সোর্স রিপোর্টে এই প্রশ্নের কোনোটিরই উত্তর দেওয়া হয়নি, তাই একীকরণকে অর্থপূর্ণ কিন্তু এখনও অযাচাইকৃত ব্যবহারিক প্রভাব সহ একটি উল্লেখযোগ্য রিপোর্ট করা গবেষণা-সফ্টওয়্যার বিকাশ হিসাবে বিবেচনা করা উচিত।