Im Mai 2025 präsentierten Meta und die Carnegie Mellon University die Universal Models for Atoms (UMA), eine bahnbrechende Entwicklung, die die Welt der Chemie verändern wird. Diese neuen Machine-Learning-Modelle für interatomare Potentiale (MLIPs) versprechen, die Art und Weise, wie wir chemische Berechnungen und Materialforschung betreiben, grundlegend zu verändern.
UMA zielt darauf ab, die Genauigkeit der Dichtefunktionaltheorie (DFT) zu erreichen, jedoch mit deutlich geringeren Rechenkosten. Dies ermöglicht Forschern Simulationen, die zuvor aufgrund von Ressourcenbeschränkungen unmöglich waren. Ein Beispiel: UMA-S kann 1.000 Atome mit 16 Schritten pro Sekunde simulieren und Systeme mit bis zu 100.000 Atomen auf einer einzigen GPU verarbeiten. Dies ist ein großer Fortschritt, der durch die eSEN-Architektur ermöglicht wird, die eine Mischung aus linearen Experten (MoLE) verwendet, um die Modellkapazität ohne Geschwindigkeitsverlust zu skalieren.
Die Leistung von UMA ist in verschiedenen Bereichen, darunter Materialien, Moleküle und metallorganische Gerüste, außergewöhnlich. Es erzielt Spitzenwerte bei Benchmarks wie AdsorbML und Matbench Discovery. Diese Fortschritte werden die Forschung in der Medikamentenentwicklung, Materialwissenschaft und Energietechnologien beschleunigen. Deutsche Wissenschaftler und Unternehmen zeigen großes Interesse an dieser Technologie, da sie das Potenzial hat, die Wettbewerbsfähigkeit in diesen Bereichen zu stärken.