Volunteer Computing ( добровольные вычисления )

Команда проекта «Чистая энергия»
Гарвардский университет
28 марта 2017 г.

Кратко
В настоящее время команда проекта Clean Energy Project (проект чистой энергии) работает над публикацией своих результатов. Они завершили второй этап проекта, а также принимают решение о своей будущей работе с World Community Grid.

Помните это видео несколько лет назад о целях Clean Energy Project? Благодаря многочисленным волонтерам, которые поддержали это исследование, исследователи смогли собрать огромное количество данных, которые они сейчас анализируют и готовят к публикации.


Исследовательская группа Clean Energy Project? в Гарварде хотела бы поблагодарить добровольцев, которые поддержали нас в двух этапах проекта! В настоящее время мы готовимся поделиться своими выводами по крайней мере в одной публикации и конференции. Мы также взвешиваем различные варианты дальнейшей работы с World Community Grid, которые могут включать в себя новые типы вычислений солнечных элементов или, возможно, исследования с гораздо более широким размахом.

Публикация наших результатов

Мы завершили наш скрининг не-фуллереновых акцепторных материалов для новых органических фотогальванических устройств. Выводы были довольно интересными и заставляли нас быть очень занятыми! Мы изложили наши результаты в статье, которая была представлена ​​в научный журнал Energy & Environmental Science.

Стивен Лопес отправится в Сан-Франциско, чтобы представить эту работу на национальном собрании Американского химического общества в апреле 2017 года. Алан представил результаты проекта «Чистая энергия» на нескольких форумах и они помогли информацией об экранировании других материалов, таких как органические проточные батареи, в его исследовательской группе.

Учитывая наши выводы, мы прилагаем все усилия, чтобы продолжить развитие того, что мы узнали в этом первоначальном исследовании. Наша работа, возможно, привела к открытию нового класса акцепторов не фуллеренов, обладающих отличными свойствами, в том числе низкими издержками производства! Мы опубликуем химические тождества этих волнующих деривативов при публикации статьи.

Как публикуются научные статьи

Процесс научного рецензирования с участием коллег не так прост и может занять много месяцев или даже лет в некоторых случаях.

Во-первых, рукопись статьи отправляется редактору, который решает, будет ли вообще рассматриваться работа. В зависимости от журнала, это может быть только одна из каждых пяти полученных рукописей. Затем от трех до пяти экспертов в этой области самостоятельно оценивают рукописи, которые принимаются к рассмотрению. Каждый рецензент должен подтвердить, что подход и результаты исследователей являются новыми и заслуживают публикации.

Если комиссия решит, что рукопись должна быть опубликована, они будут выдвигать предложения и опасения, на которые отвечают авторы рукописи. Как правило, после того, как эти проблемы и исправления будут устранены, издательское агентство рекомендует опубликовать документ. Если он будет опубликован в Интернете, он обычно будет доступен через 1-2 недели.

Будущая работа с сетью World Community

Мы не смогли предоставить рабочие единицы для расчета добровольцами, потому что мы работали над расширением числа молекул, которые мы будем тестировать, используя недорогой вычислительный метод для оценки свойств потенциальных фотовольтаических материалов. Благодаря нашей эффективной калибровочной схеме это позволит нам отображать в 10-100 раз больше кандидатов за один и тот же промежуток времени. Если этот процесс может быть полностью оптимизированным, мы могли бы начать создавать эти рабочие единицы для волонтеров. Бенджамин Санчес-Ленгелинг выдвинул этот аспект проекта вперед; следите за этой восходящей звездой!

Однако возможно также, что мы можем пойти в другом направлении в целом. Еще одна идея, которую мы рассматриваем, - использовать эти эффективные вычислительные методы для каталогизации свойств молекул, которые приносят пользу человечеству и имеют приложения, выходящие за пределы чистой энергии. Молекулярное пространство обширно и полно полезных молекул для мира.

Мы ценим всеобщее терпение, анализируя ресурсы и персонал, имеющиеся в нашей лаборатории, и принимаем решения о лучшем научном использовании щедрых пожертвований на компьютерное время, предоставляемых волонтерами World Community Grid.

Еще раз спасибо всем за вашу поддержку этого проекта на протяжении многих лет,

Алан Аспуру-Гузик и Стивен Лопес
От имени команды CEP.

Автор: команда проекта чистой энергии
Гарвардский университет
18 декабря 2015

Краткое изложение

Осень приносит нового лидера команды и новый тип моделирования для запуска. Кроме того, команда начала работать с партнерами, чтобы синтезировать перспективные соединения. В общем и целом, цель остается постоянной тем не менее: выявить материалы, которые могут генерировать чистую, возобновляемую энергию.

Трудно поверить, что осень почти закончилась в Кембридже! Органические фотоэлектрические устройства, известные как листья, были блестящими оттенками красного, желтого и оранжевого цвета в Гарвардском дворе. Сезон принес изменения в нашей научно-исследовательской команде и захватывающие опубликованные исследования.

В прошлом месяце мы попрощались с доктором Ed Pyzer-Knapp с тортом и торжествами; он принял должность в IBM в совершенно новом вычислительном исследовательском центре в Англии! Его время в качестве научного сотрудника в Гарварде было необыкновенно продуктивным, с шестью статьями, опубликованными за два года. Спасибо за ваш труд, Эд! Мы с нетерпением ждем вашей оставшейся кучи публикаций.

Д-р Стивен Лопес в докторантуре министерства энергетики EERE и теперь ведет подгруппу проекта чистой энергии. Он проводит новое исследование скрининга, который дополняет нашу первоначальную проверку электрон-доноров материалов для органических солнечных батарей (OPV). Это новая работа требует выделенной сети добровольцев World Community Grid, чтобы помочь нам исследовать химическое пространство без фуллереных акцепторных материалов. Эти материалы могут обеспечить авеню к следующему поколению рекордных OPV устройствам!

За лето мы начали сотрудничество с группой Briseño в университете штата Массачусетс, Амхерст. В ближайшем будущем они будут тестировать наши прогнозы, синтезируя материалы, рассчитанные World Community Grid. Мы с нетерпением ожидаем совместной работы в тесном контакте с этой отличной группой!

Мы лично хотели бы поблагодарить всех наших волонтеров; масштаб этой работы был бы невозможен без вас! Мы с нетерпением ждем продолжения нашей большой работы с World Community Grid, помогающей нам определить материалы для чистых и возобновляемых источников энергии.

Оригинал новости (англ.)

"Новый документ от команды Clean Energy Project показывает, что теперь они могут использовать многослойные искусственные нейронные сети для прогнозирования электрических свойств новых молекул без фактической симуляции всей молекулы. Это достижение стало возможным благодаря огромному количеству симуляций сделанных для Clean Energy Project и обещает облегчить скрининг многих других молекул, чем команда могла решать в их предыдущей работе.

Название работы:
"Учимся у гарвардского проекта чистой энергии: использование нейронных сетей для ускорения обнаружения материалов"

Опубликовано в журнале:
Расширенные функциональные материалы.

Авторы:
Edward O. Pyzer-Knapp, Kewei Li and Alan Aspuru-Guzik

Резюме для неспециалистов.

В этой статье Эдуард из проекта чистой энергии Гарварда показывает как методы из области машинного обучения могут быть использованы для ускорения скрининга материалов. С помощью специального класса нейронных сетей, известных как многослойные персептроны, он способен предсказывать свойства молекулы с высокой степенью точности до проведения каких-либо расчетов. Они показывают, как с помощью этого метода можно устранить почти 99% библиотеки скрининга или молекул без ее расчета. Устраняя молекулы, которые вряд ли окажутся полезными, они значительно увеличивают диапазон молекул, которые могут быть рассмотрены в рамках Clean Energy Project.

Резюме для специалистов.

Здесь, применение многослойных персептронов, тип искусственной нейронной сети, предлагается в качестве части вычислительной воронкообразующей процедуры для высокой пропускной способности дизайна органических материалов. Благодаря использованию современных алгоритмов и большого количества данных, извлеченных из Гарвардского проекта чистой энергии, было продемонстрировано, что эти методы позволяют большое сокращение доли скрининга библиотеки, которая фактически рассчитывается. Нейронные сети могут воспроизвести результаты квантово-химических расчетов с большой степенью точности. Предлагаемый подход позволяет осуществлять масштабные проекты молекулярного скрининга с меньшим временем вычислений. Это, в свою очередь, позволяет использовать для исследования все более и более крупные и разнообразные библиотеки."

Оригинал. (на англ.)