Phát triển hệ thống thu thập dữ liệu về vật liệu và ứng dụng trí tuê nhân tạo

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO Trịnh Xuân Việt TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHENIKAA ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG THU THẬP DỮ LIỆU VỀ VẬT LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Sinh viên: Trịnh Xuân Việt CƠNG NGHỆ VẬT LIỆU Mã số sinh viên: 18010217 Khóa: K12 Ngành: Cơng Nghệ Vật Liệu Hệ: Đại học quy Giảng viên hướng dẫn: TS Đặng Thế Hùng Hà Nội – Năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHENIKAA ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG THU THẬP DỮ LIỆU VỀ VẬT LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Sinh viên: Trịnh Xuân Việt Mã số sinh viên: 18010217 Khóa: K12 Ngành: Cơng nghệ Vật liệu Hệ: Đại học quy Giảng viên hướng dẫn: TS Đặng Thế Hùng Hà Nội - Năm 2023 32 traitlets Vì lập trình viên nhanh chóng thiết lập tốn khoa học vật liệu mà khơng phải tốn q nhiều thời gian để xây dựng giao diện đồ họa Hình 19: Hình ảnh giao diện chạy code cho toán thay nguyên tử Như vậy, việc sử dụng AiiDA Lab để thiết lập giao diện (xem Hình 18, Hình 19), phần lập trình trở nên đơn giản ngắn gọn nhiều (xem Hình 16) Cụ thể, nhiều tác vụ thông thường làm việc với tính tốn mơ vật liệu lập trình sẵn AiiDA Lab, chẳng hạn tác vụ để tải cấu trúc tinh thể, tương tác với cấu trúc tinh thể, hiển thị bảng tuần hồn hóa học hay thị kết tính tốn Vì vậy, nghiên cứu viên tiết kiệm nhiều thời gian lập trình, từ có nhiều thời gian để tập trung kết Đó lợi lớn AiiDA Lab Tuy nhiên, cách tiếp cận tránh khỏi số khiếm khuyết Vấn đề lớn 33 giao diện đồ họa xây dựng dễ dàng gần chuẩn hóa, chúng chạy Jupyter Notebook Việc dẫn đến khó khăn cố hữu việc chuyển đồi từ giao diện Jupyter Notebook trở thành ứng dụng web độc lập (standalone web application) Giải pháp sử dụng Voilà [21] để chuyển đổi giao diện Tuy nhiên chạy ứng dụng thực tế, với người dùng truy cập sử dụng, hệ thống mở thêm nhân (kernel) Jupyter Notebook Nếu số lượng người dùng tăng lên, hệ thống nhanh chóng bị cạn kiệt tài nguyên sụp đổ Việc xử lý vấn đề tiến hành, nhiên mang nặng tính kỹ thuật lĩnh vực Cơng nghệ thơng tin nằm ngồi phạm vi đồ án II Chạy kiểm tra tính tốn Hình 20: Tạo computer sử dụng dịng lệnh Nếu tạm thời bỏ qua vấn đề liên quan đến ứng dụng web tập trung quanh giao diện Jupyter Notebook, để thực chạy hệ thống đề tài thực bước sau: Bước 1: Chuẩn bị sẵn đoạn chương trình cho tốn: có hai nhóm code sử dụng bao gồm (1) code giao diện web hiển thị đầu vào kết (2) backend 34 code nằm ẩn sau giao diện thực tác vụ nhận liệu nhập vào, dự đốn sử dụng mơ hình học máy trả kết dự đoán Bước 2: Tạo code tạo computer: Thực tạo code computer hệ thống tính tốn hiệu cao PIAS Cluster miêu tả Mục II để chuẩn bị thực mơ tính tốn Có hai cách thức để thực việc này: - Sử dụng dòng lệnh (xem Hình 20): cách làm đơn giản khơng cài đặt AiiDA Lab, giúp tự động tác vụ Tuy nhiên, việc sử dụng dòng lệnh yêu cầu người dùng thành thạo cấu trúc dòng lệnh AiiDA - Tuy nhiên cài đặt AiiDA Lab, cơng cụ có sẵn giao diện Web để tạo computer code cách trực quan dễ sử dụng (xem Hình 21 Hình 22) Với giao diện này, người dùng nhanh chóng tương tác tạo cấu hình theo yêu cầu thay gõ trực tiếp câu lệnh Hình 21: Quá trình tạo code với giao diện Web 35 Hình 22: Quá trình tạo computer với giao diện Web Bước 3: Các tính tốn đẩy lên hệ thống máy tính hiệu cao phải xếp hàng để chờ thực tính tốn hệ thống xử lý thơng tin theo trình tự (xem Hình 23), lưu lại thông tin liệu tính tốn mơ AiiDA cung cấp cho tính tốn mã PK (primary key), số ID giúp người dùng dễ dàng tra cứu lại liệu Người dùng dễ dàng kiểm tra tính tốn hệ thống HPC tiếp nhận xử lý chưa, truy xuất liệu lưu trữ cho tác vụ tính tốn - AiiDA cung cấp cơng cụ lõi để theo dõi q trình chạy tính tốn, người dùng kiểm tra trực tiếp thơng qua tương tác dịng lệnh (xem Hình 24) - AiiDA Lab cung cấp giao diện Web để theo dõi tiến trình dễ dàng Vì vậy, người dùng vào trang Home AiiDA Lab để theo dõi thay tương tác qua dịng lệnh (xem Hình 25) 36 Bước 4: Tất q trình tính tốn liệu đầu tảng AiiDA lưu trữ lại Thông qua việc lưu trữ liệu tính tốn biết người dùng tính tốn gì, thời gian thực tính tốn, thực lần tính tốn liệu đầu vào đầu tính tốn Hình 23: Hình ảnh danh sách tính tốn thực hệ thống máy tính hiệu cao 37 Hình 24: Q trình sử dụng dịng lệnh kiểm tra trình tính tốn hệ thống PIAS Cluster Hình 25: Giao diện Web theo dõi q trình tính tốn hệ thống HPC 38 III Chu trình chạy tốn thay ngun tử Bài toán thay nguyên tử cài đặt AiiDA Lab coi ứng dụng hệ thống (xem Hình 16) Khi chạy tốn, cửa sổ giao diện xuất để người dùng nhập liệu đầu vào cần thiết cho tính tốn theo bước sau: Hình 26: Nhập cấu trúc nguyên tử ban đầu cần khảo sát Bước 1: Lựa chọn cấu trúc đầu vào cần tính tốn (Hình 26) cấu trúc lấy từ máy tính sở từ hệ thống lưu trữ trực tuyến khác Đây liệu theo định dạng chuẩn dùng việc miêu tả cấu trúc tinh thể Cấu trúc tinh thể xuất Hình 26, cho phép người dùng tương tác phóng to, thu nhỏ, quay cấu trúc chọn lựa nguyên tử xuất cấu trúc Đối với toán thay nguyên tử, người dùng chọn nguyên tử cấu trúc cần thay thế, giao diện web hiển thị vị trí nguyên tố cấu trúc cần thay xác nhận cấu trúc 39 Hình 27: Chọn lựa nguyên tố sử dụng để thay nguyên tử cấu trúc tinh thể cho trước Bước 2: Giao diện bảng tuần hồn ngun tố hóa học xuất Người dùng chọn lựa ngun tố bảng tuần hồn hóa học dùng để thay vào vị trí nguyên tử chọn cấu trúc vật liệu Bước xác nhận nguyên tố chọn (Hình 27) Hình 28: Dự đốn khả thay nguyên tử 40 Bước 3: Người dùng kiểm tra xác nhận nội dung lựa chọn triển khai dự đốn Chẳng hạn Hình 28, người dùng chọn nguyên tố Co, Ni, Cu để thay vào vị trí ngun tử có số thứ tự và sau ấn nút Prediction để tiến hành dự đốn Hình 29: Kết dự đoán toán thay nguyên tử - AiiDA gửi thơng tin tới máy tính từ xa (PIAS Cluster) để dự đoán Khi nhận kết quả, AiiDA hiển thị hình máy tính sở Hình 29 cho biết kết có điểm cao (thang điểm 1), chẳng hạn thay Nd vị trí Ni có khả có cấu trúc bền vững cao (điểm 0,63), tiếp khả thay Nd vị trí Ni (điểm 0,56) - Các kết cần kiểm nghiệm lại tính tốn hiệu cao sử dụng DFT (phần Kiểm tra xác thực – Validation) Tuy nhiên chưa thực đồ án Như vậy, coi chu trình tương đối hồn chỉnh cho tốn mơ tính tốn dự đốn sử dụng mơ hình học máy với bước tiến hành tuân theo quy trình Hình 13 Dựa tảng AiiDA, bước quy 41 trình lưu cách có hệ thống dạng cấu trúc đồ thị sở liệu máy tính trạm, truy xuất dựa mã PK (có thể truy cập trực tiếp giao diện web Hình 23 thơng qua dịng lệnh) Các bước tính toán luân chuyển dễ dàng linh hoạt máy tính trạm hệ máy tính hiệu cao, coi dạng điện tốn đám mây Các đoạn mã chương trình cần có để thực yêu cầu tương đối ngắn gọn đơn giản gói gọn giao diện lập trình tảng AiiDA Vì vậy, coi ví dụ cho việc xây dựng hệ lưu trữ liệu phục vụ cho tính tốn khoa học vật liệu 42 Chương 4: Kết luận I Kết Trong đề tài này, xây dựng giao diện Web để tính tốn cho tốn vật liệu cụ thể: • Thơng qua tảng AiiDA, xây dựng chương trình để sử dụng mơ hình học máy tốn thay ngun tử [18] • Tạo giao diện web qua AiiDA Lab chạy tảng AiiDA cho tốn • Thực mơ tính tốn thơng qua hệ thống máy tính hiệu cao HPC trường Đại học Phenikaa • Tạo hệ sở liệu cho tốn máy tính sở dựa vào tảng AiiDA II Ý nghĩa • Bài toán minh họa cho việc áp dụng AiiDA AiiDA Lab q trình mơ tính tốn cho vật liệu trường Đại học Phenikaa • Đây bước khởi đầu cho thấy việc xây dựng hệ thống lưu trữ liệu với trọng tâm ứng dụng mơ hình học máy sẵn có để cung cấp tới người dùng khả thi • Cách thức triển khai tốn mở quy trình nghiên cứu có hiệu suất lớn mơ tính tốn vật liệu, nghiên cứu viên / hướng dẫn viên nhiều kinh nghiệm định hình tốn nhanh chóng thiết lập giao diện (lập trình viên tham gia), sinh viên, thực tập sinh tham gia trực tiếp vào q trình chạy mơ tính tốn xử lý số liệu III Nêu thiếu sót, điểm hạn chế kết • Kết đề tài cịn thiếu sót phần Kiểm tra xác thực (validation) chưa ghép nối tính tốn DFT để chạy liền mạch với phần trước • Bởi cịn bị hạn chế kỹ lập trình Python nên đóng góp tơi q trình phát triển chương trình chưa nhiều 43 • Do hạn chế kiến thức Công nghệ thông tin, Khoa học liệu Học máy, kỹ thuật sử dụng với toán thay ngun tử, tơi chưa hồn tồn làm chủ việc sử dụng mơ hình học máy tốn • Trong đề tài chúng tơi chưa chuyển thành ứng dụng Web để nhiều người sử dụng, dừng lại giao diện Jupyter Notebook vấn đề kỹ thuật việc chuyển đổi từ Jupyter Notebook sang ứng dụng Web gặp trở ngại mặt kỹ thuật 44 Danh mục Tài liệu tham khảo [1] S Kirklin et al., “The Open Quantum Materials Database (OQMD): assessing the accuracy of DFT formation energies,” Npj Comput Mater., vol 1, no 1, Art no 1, Dec 2015, doi: 10.1038/npjcompumats.2015.10 [2] A Jain et al., “Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation,” APL Mater., vol 1, no 1, p 011002, Jul 2013, doi: 10.1063/1.4812323 [3] L Talirz et al., “Materials Cloud, a platform for open computational science,” Sci Data, vol 7, no 1, Art no 1, Sep 2020, doi: 10.1038/s41597-020-006375 [4] C Draxl and M Scheffler, “NOMAD: The FAIR concept for big data-driven materials science,” MRS Bull., vol 43, no 9, pp 676–682, Sep 2018, doi: 10.1557/mrs.2018.208 [5] C Draxl and M Scheffler, “The NOMAD laboratory: from data sharing to artificial intelligence,” J Phys Mater., vol 2, no 3, p 036001, May 2019, doi: 10.1088/2515-7639/ab13bb [6] “Materials Genome Initiative | WWW.MGI.GOV.” https://www.mgi.gov/ (accessed Feb 14, 2023) [7] S P Huber et al., “AiiDA 1.0, a scalable computational infrastructure for automated reproducible workflows and data provenance,” vol 7, no 1, p 300, Dec 2020, doi: 10.1038/s41597-020-00638-4 [8] M Uhrin, S P Huber, J Yu, N Marzari, and G Pizzi, “Workflows in AiiDA: Engineering a high-throughput, event-based engine for robust and modular computational workflows,” vol 187, p 110086, Feb 2021, doi: 10.1016/J.COMMATSCI.2020.110086 45 [9] “Python gì? - Hướng dẫn dành cho người bắt đầu sử dụng đám mây Python - AWS,” Amazon Web Services, Inc https://aws.amazon.com/vi/whatis/python/ (accessed Feb 14, 2023) [10] S P Ong et al., “Python Materials Genomics (pymatgen): A robust, open- source python library for materials analysis,” Comput Mater Sci., vol 68, pp 314–319, Feb 2013, doi: 10.1016/j.commatsci.2012.10.028 [11] A H Larsen et al., “The atomic simulation environment—a Python library for working with atoms,” J Phys Condens Matter, vol 29, no 27, p 273002, Jun 2017, doi: 10.1088/1361-648X/aa680e [12] P Hohenberg and W Kohn, “Inhomogeneous Electron Gas,” Phys Rev., vol 136, no 3B, pp B864–B871, Nov 1964, doi: 10.1103/PhysRev.136.B864 [13] W Kohn and L J Sham, “Self-Consistent Equations Including Exchange and Correlation Effects,” Phys Rev., vol 140, no 4A, pp A1133–A1138, Nov 1965, doi: 10.1103/PhysRev.140.A1133 [14] M Parrinello and A Rahman, “Polymorphic transitions in single crystals: A new molecular dynamics method,” J Appl Phys., vol 52, no 12, pp 7182– 7190, Dec 1981, doi: 10.1063/1.328693 [15] M Uhrin, S P Huber, J Yu, N Marzari, and G Pizzi, “Workflows in AiiDA: Engineering a high-throughput, event-based engine for robust and modular computational workflows,” vol 187, p 110086, Feb 2021, doi: 10.1016/J.COMMATSCI.2020.110086 [16] A V Yakutovich et al., “AiiDAlab – an ecosystem for developing, executing, and sharing scientific workflows,” vol 188, p 110165, Feb 2021, doi: 10.1016/J.COMMATSCI.2020.110165 [17] A Team, “AiiDAlab – AiiDA Jupyter Environment,” AiiDAlab https://aiidalab.github.io/ (accessed Apr 05, 2023) 46 [18] T.-C Nguyen, V.-Q Nguyen, V.-L Ngo, Q.-K Than, and T.-L Pham, “Learning hidden chemistry with deep neural networks,” Comput Mater Sci., vol 200, p 110784, Dec 2021, doi: 10.1016/j.commatsci.2021.110784 [19] J E Saal, S Kirklin, M Aykol, B Meredig, and C Wolverton, “Materials Design and Discovery with High-Throughput Density Functional Theory: The Open Quantum Materials Database (OQMD),” JOM, vol 65, no 11, pp 1501– 1509, Nov 2013, doi: 10.1007/s11837-013-0755-4 [20] “Project Jupyter.” https://jupyter.org (accessed Apr 13, 2023) [21] “voila-dashboards/voila.” Voilà Dashboards, Apr 13, 2023 Accessed: Apr 13, 2023 [Online] Available: https://github.com/voila-dashboards/voila