Meta发布OMol25与UMA，AI加速化学研究与工业创新
meta AI公司近期携手美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室，共同推出了一项化学领域的重大突破——Open Molecules 2025（OMol25）数据集与通用原子模型Universal Models for Atoms（UMA）。
OMol25数据集堪称化学研究的全新“瑞士军刀”。作为迄今为止规模最大的分子模拟数据集，它包含了超过1亿个基于密度泛函理论（DFT）计算的3D分子快照。DFT是一种强大的工具，能够精确模拟原子间的相互作用，帮助科学家深入探究分子运动和化学反应的规律。然而，传统的DFT计算对计算资源的需求极高，即便是最先进的计算设备，在面对现实世界中复杂的分子系统时也显得力不从心。
为了克服这一挑战，meta AI与劳伦斯伯克利国家实验室利用OMol25数据集训练了机器学习原子间势（MLIPs）。这些MLIPs能够以快1万倍的速度提供与DFT同等精度的预测，使得科学家能够在普通的计算系统上模拟大型原子系统。OMol25作为化学多样性极高的分子数据集，为MLIPs的训练提供了宝贵的数据支持。
与此同时，meta AI还推出了UMA模型，这是一个基于过去五年meta FAIR公开数据集构建的通用原子间势能模型群。UMA覆盖了分子、材料、触媒等多个化学领域，利用超过50亿个原子组成的3D结构作为训练数据。UMA分为UMA-small和UMA-medium两种规模，其中UMA-medium模型拥有14亿参数，但单结构计算仅用约5000万参数，从而加快了推理速度。
UMA模型无需微调，仅通过预训练即可应对多种化学任务，其性能甚至超越了现有的专用模型。研究表明，UMA在分子特性预测、材料设计、触媒开发、能量存储以及半导体制造等多个领域都表现出了卓越的性能。其高精度与快速计算能力为科学研究和工业应用开辟了全新的道路，推动了跨领域的技术革新。
随着OMol25数据集和UMA模型的推出，化学领域的研究者们将拥有更为强大的工具来探索分子的奥秘，推动化学科学的不断发展。