<div class="key-takeaways"><ul><li>FAIRChem v2 UMA นำเสนอศักยภาพการเรียนรู้ร่วมกันข้ามโดเมนเคมีที่แตกต่างกัน</li><li>ครอบคลุมการคำนวณโมเลกุล ตัวเร่งปฏิกิริยา วัสดุ โหมดการสั่น และพลศาสตร์ของโมเลกุล</li><li>ผสานการทำงานร่วมกับเครื่องมือ ASE เพื่อสร้างพื้นฐานที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้</li></ul></div><p>การพัฒนาเวิร์กโฟลว์การจำลองระดับอะตอมที่สมบูรณ์รอบ FAIRChem v2 ได้รับการพิสูจน์แล้วว่า UMA สามารถมอบศักยภาพการเรียนรู้ที่ใช้ร่วมกันในโดเมนทางเคมีที่หลากหลาย โดยไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลแยกต่างหากสำหรับแต่ละงานเฉพาะด้าน นักวิจัยได้นำการคำนวณระดับโมเลกุลมาประเมินค่าพลังงาน แรง พฤติกรรมการแตกตัวของอะตอม ช่องว่างสปิน พลังงานปฏิกิริยา โหมดการสั่นสะเทือน และโปรไฟล์การยืดตัวของพันธะ</p><p>ในส่วนของโดเมนตัวเร่งปฏิกิริยา ทีมงานได้ใช้ UMA เพื่อผ่อนคลายโมเลกุลคาร์บอนมอนอกไซด์บนพื้นผิวทองแดง Cu(100) และตรวจสอบพลังงานการดูดซับ ขณะที่ในโดเมนวัสดุได้มีการผ่อนคลายโครงสร้างเหล็ก BCC พร้อมทั้งประเมินโมดูลัสยืดหยุ่นจากสมการสถานะ นอกจากนี้ยังมีการรัน Langevin molecular dynamics เพื่อสังเกตความผันผวนทางโครงสร้างและพลังงานตามอุณหภูมิที่จำกัดในระยะเวลาต่างๆ</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/fairchem_v2_uma_ms1y62o8_inline_1_ef7c29bc12.jpg" alt="molecular structure scientific simulation" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การใช้โมเดลศักยภาพร่วม (Shared Learned Potential) เช่น UMA ถือเป็นก้าวสำคัญในวงการปัญญาประดิษฐ์เชิงวิทยาศาสตร์ (AI for Science) เนื่องจากช่วยลดภาระในการฝึกอบรมโมเดลเฉพาะกิจสำหรับแต่ละวัสดุหรือปฏิกิริยา ทำให้การศึกษาเชิงคำนวณในระดับอะตอมมีความเร็วและแม่นยำขึ้นอย่างก้าวกระโดด</p></div><p>การผสมผสานระหว่างการอนุมานของ UMA เข้ากับเครื่องมือสร้างโครงสร้าง ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวกรอง และยูทิลิตี้พลศาสตร์โมเลกุลของ ASE ช่วยสร้างรากฐานที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้สำหรับการขยายเวิร์กโฟลว์ไปยังโมเลกุลขนาดใหญ่ อินเทอร์เฟซตัวเร่งปฏิกิริยา วัสดุกริสตัล กรอบโลหะอินทรีย์ ผลึกโมเลกุล และโมเดล UMA รุ่นที่มีความแม่นยำสูงขึ้นในอนาคต</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/26/fairchem-v2-uma-for-multidomain-atomistic-simulation-across-molecules-catalysts-materials-vibrations-and-molecular-dynamics/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>FAIRChem v2 UMA offers a shared learned potential across chemically distinct domains.</li><li>Eliminates the need for a separate model for every single simulation task.</li><li>Integrates with ASE tools to establish a reusable foundation for future workflows.</li></ul></div><p>Building a complete atomistic simulation workflow around FAIRChem v2 demonstrates how UMA provides a shared learned potential across chemically distinct domains without requiring a separate model for every task. Molecular calculations were utilized to evaluate energies, forces, atomization behavior, spin gaps, reaction energetics, vibrational modes, and bond-stretch profiles.</p><p>Within the catalysis domain, the framework successfully relaxed carbon monoxide on a Cu(100) surface and examined adsorption energetics. Meanwhile, the materials domain involved relaxing BCC iron and estimating its bulk modulus from an equation-of-state fit. Langevin molecular dynamics were also executed to observe finite-temperature structural and energetic fluctuations over time.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/fairchem_v2_uma_ms1y62o8_inline_1_ef7c29bc12.jpg" alt="molecular structure scientific simulation" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>The utilization of a shared learned potential such as UMA represents a major milestone in AI for science, significantly reducing the complexity of training isolated machine learning potentials for every distinct molecular or material system.</p></div><p>By combining UMA inference with ASE structure builders, optimizers, filters, vibrational tools, and molecular-dynamics utilities, researchers have established a reusable foundation for extending workflows to larger molecules, catalytic interfaces, crystalline materials, metal-organic frameworks, molecular crystals, and higher-accuracy UMA model variants.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/26/fairchem-v2-uma-for-multidomain-atomistic-simulation-across-molecules-catalysts-materials-vibrations-and-molecular-dynamics/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_fairchem-v2-uma-ms1y62o8.jpg

small_fairchem-v2-uma-ms1y62o8.jpg

thumbnail_fairchem-v2-uma-ms1y62o8.jpg

Inewgen

Inewgen

#Atomistic Simulation

FAIRChem v2 UMA for Multidomain Atomistic Simulation

Inewgen