昇思MindSpore打造的智能化工大模型,讓研發效率提升10+倍
前言:華為與大連化物所深度合作,聯合推出智能化工大模型,AI賦能化工領域,擁抱科學創新,提供了數據驅動化工研發的新范式。
2024年3月22日,在北京國家會議中心召開的昇思人工智能框架峰會上發布了由華為AI4S Lab與中國科學院大連化學物理研究所葉茂研究員與劉中民院士等團隊深度合作、共同打造的智能化工大模型。基于昇騰AI處理器、昇思MindSpore框架,研發團隊圍繞該模型,構建了首個化工設計-仿真優化-知識歸納的多智能體協同設計的平臺,在用戶輸入工藝目標后,可實現秒級生成并可視化對應設計方案,響應用戶的優化指令,完成對原設計方案的修改。
化工生產中工藝流程設計至關重要,工藝流程直接影響化工產量、質量及損耗量;然而化工流程復雜、仿真環節多,且嚴重依賴于專家經驗。基于昇騰AI處理器的強大算力和昇思MindSpore在大模型領域和化學領域套件的基礎能力,智能化工大模型得以快速順利的孵化,實現了化工工藝流程研發效率的10+倍提升。這是團隊基于昇騰AI基礎軟硬件平臺在化工領域的一次重要探索。
智能化工大模型,加速工藝流程設計效率,助力化工行業轉型升級
傳統科研范式下,新技術需要經歷實驗室小試、實驗室中試、工廠中試以及實際工廠落地多個階段,時間上需跨越數十年,人力成本、經濟投入需上億,嚴重制約了新科技成果向實際生產力轉化的速度。工藝流程圖是化工設計的核心,它反映了化工生產由原料到產品的全過程,即物流、能流的變化以及生產過程中所經歷的工藝過程和所需的設備儀表。智能化工大模型快速準確檢索化工知識,初步實現了自動生成、仿真、反饋優化等功能,降低了化工工藝設計對專家經驗的依賴度的同時,也有望實現10+倍的化工流程設計效率提升。
大連化物所所長劉中民院士對這項工作給予了高度評價:能源、化工、冶金等流程工業是國民經濟的支柱產業,在“雙碳”大背景下,能源革命與工業低碳化升級勢在必行,科技創新要發揮引領作用。世界通行的流程工業新技術開發與應用仍然靠逐級放大模式,費時耗力且風險極大,難以及時滿足社會發展需求。根源在于從底層科學邏輯出發描述多尺度復雜系統的理論體系還沒有真正建立起來。AI的發展為流程工業技術創新范式變革帶來了曙光。智能化工大模型的推出是一項可喜的重大進展。相信隨著后續更多科學原理和化工專業知識的引入以及已有海量數據的訓練,智能化工大模型的發展不僅將有效解決AI本身參數越來越多的問題,也必將在推動化工新技術創新與應用方面發揮巨大威力。
圖一. 智能化工大模型的工作流:基于大模型實現了化工流程的自動設計、仿真及優化。
昇騰AI處理器+昇思MindSpore AI框架,加速智能化工大模型孵化,推動化工領域創新
基于昇思AI4S的化學領域套件,僅用10行代碼即可實現化工數據的格式轉換;并基于昇思MindSpore八維混合并行能力,大幅提升模型訓練速度;可視化的模型訓練看板降低了模型的性能調優難度;同時,昇思MindSpore框架通過高階API接口實現訓推一體,并提供前端web界面與大模型推理串聯的開發案例,助力研發團隊實現了模型的高效迭代與部署;最終,在昇騰硬件的支撐下,以大模型為核心實現了具備歷史經驗數據化,流程設計自動化,以及面向仿真結果自優化功能的智能化工平臺。
昇思MindSpore首席架構師,華為科學家金雪鋒評論稱:智能化工大模型的推出是AI與化工領域交叉研究的重大成功實踐,基于昇思極簡易用和極致性能的特性,實現了化工研發效率10+倍提升。在大模型時代,提出了前沿的AI輔助化工研發范式,未來昇思MindSpore將持續致力于高效使能AI與科學領域的融合研究,踐行和牽引AI與科學聯合的多研究范式躍遷,為領域科學家的研究提供全新的視角與高效的工具。
圖二. 全流程化工平臺的設計思路圖:基于昇騰算力、昇思MindSpore平臺快速孵化化工大模型,并協同仿真和知識歸納模塊,構建了全流程化工平臺。
合成纖維、調味品、塑料、汽油……化工產品深入日常生活,與我們的衣食住行息息相關。我國作為化工產業大國,行業產值長居世界第一,是國民經濟中重要基礎性、支柱性產業,更是推動社會可持續發展的重要支撐。應對傳統化工研發范式中的多重挑戰,智能化工大模型的開發與演化有望縮短研發周期,降低研發成本,快速將前沿科技創新成果轉化為產業動能,在化工行業率先推動新質生產力的發展。未來,昇思MindSpore也將繼續致力于賦能AI與科學交叉領域的創新,開創全新的AI編程范式,推動人工智能應用生態的繁榮發展。
相關鏈接:
昇思MindSpore Science開源路徑https://gitee.com/mindspore/mindscience
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