Tremolo-X

Innovative Werkstoffe entstehen heute im kleinsten Maßstab – auf atomarer Ebene. Tremolo-X öffnet das Tor für Simulationen im Nanobereich: Die Software ermöglicht präzise Einblicke in den Aufbau von Werkstoffen. So lassen sich neue Materialien virtuell am Rechner entwerfen und die Zeit für aufwändige und teure Laborversuche verkürzen.

Tremolo-X ist eine von Fraunhofer SCAI entwickelte High-Performance-Engine für Nanotechnologie und Materialwissenschaften. Die Software berechnet komplexe Vielkörperpotentiale mit modernster Parallelisierung und dient als numerisches Backend des Kraftfeldmoduls in der Software QuantumATK von Synopsys.

Tremolo-X berechnet molekulardynamische Simulationen mit 100.000 bis zu mehreren Millionen Atomen abhängig von Potentialmodell und Hardware. So bietet Tremolo-X die Genauigkeit, um Materialeigenschaften detailliert zu erforschen und vorherzusagen.
 

Breite Auswahl an Interaktionspotentialen

Mit über 480 integrierten Parametersätzen unterstützt Tremolo-X eine Vielzahl etablierter Interaktionspotentiale, darunter OPLS, Tersoff und ReaxFF. Diese Potentiale beschreiben, wie sich Atome in einem Material gegenseitig beeinflussen. Ein Highlight ist die Verarbeitung KI-gestützter Modelle wie das lineare Moment Tensor Potential (MTP) oder nicht-lineare Equivariant Graph Neural Network Potentiale wie MACE, die sich besonders gut für komplexe Materialien eignen. Das integrierte Training erfolgt auf mehreren Grafikkarten (Multi-GPU).
 

Künstliche Intelligenz in der Materialforschung

Die aktuelle Version unterstützt Message-Passing Graph-Convolution Potentiale wie MACE und MatterSim. Diese KI-Modelle analysieren Materialien auf Basis ihrer atomaren Struktur, indem sie Informationen zwischen den Atomen „weiterreichen“ (Message Passing). Dadurch lassen sich Materialien mit beliebigen chemischen Elementkombinationen realitätsnah simulieren. Tremolo-X bietet eine der ersten Multi-GPU-Implementierungen dieser Modelle und erreicht ein exzellentes paralleles Skalierungsverhalten auf modernen HPC-Systemen.
 

Leistungsstarke Modellierung – flexibel trainierbar

Ein integriertes Trainingsframework erlaubt das gezielte Anpassen von Modellen: Es unterstützt unter anderem Multi-Fidelity-Learning (Kombination verschiedener Datenqualitäten), Multi-Task-Learning (gleichzeitiges Lernen mehrerer Eigenschaften) und paarweises Training (Vergleich von Materialpaaren). So entstehen Modelle, die exakt auf konkrete Anwendungen zugeschnitten sind.

Tremolo-X verfügt über keine eigene GUI. Die High-Performance-Engine ist als High-Performance-Engine in die atomistische Simulationssoftware QuantumATK von Synopsys integriert. Für individuelle Projekte steht das Geschäftsfeld Virtual Material Design von Fraunhofer SCAI gerne bereit.