Wie von Roadranner schon im "Neue Projekte"-Thread angekündigt:
QuChemPedIA@home
Läuft derzeit bei mir auf dem i7-4790-k auf 4 Threads, Laufzeiten kann ich noch keine klare Linie erkennen, Checkpoints auch nicht.
Gibt die Möglichkeit, MAX CPUs und MAX WUs zu begrenzen oder einzustellen, aber das funktioniert anscheinend noch nicht so toll. Gerade neuen Rechner hinzugefügt mit anderem Profil, rechnet trotzdem 1 WU nur mir 1 Thread.
Mal beobachten. Bin da auch noch am Testen.
Laufzeiten bisher zwischen 6800 und 40000s, Credits werden entsprechend den Laufzeiten vergeben, so wie es bei mir da so aussieht: ca. 38 Credits pro Stunde auf dem o.g. PC.
Wir liegen derzeit auf Rang 18, Tendenz steigend![]()
Ergebnis 1 bis 14 von 14
Thema: QuChemPedIA@home
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Anzahl Awards: 1608.11.2019, 20:15 #1QuChemPedIA@home
Ciaotaurec
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Die folgenden Benutzer haben sich bei taurec bedankt für diesen nützlichen Beitrag:
Uwe-Bergstedt (08.11.2019)
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Anzahl Awards: 1317.11.2019, 15:47 #2Veröffentlichung zum Hintergrund des Projektes
Ein Fachartikel wurde im Journal of Cheminformatics veröffentlicht und motiviert die aktuell von QuChemPedIA@home durchgeführten Berechnungen:
Wissenschaftliche Veröffentlichung
Hallo zusammen!
Unser Artikel mit dem Titel "Dataset’s chemical diversity limits the generalizability of machine learning predictions" (übersetzt etwa: Die chemische Vielfalt eines Datensatzes limitiert die Verallgemeinerbarkeit der Vorhersagen maschinellen Lernens) wurde angenommen und veröffentlicht! Er ist frei zugänglich:
https://jcheminf.biomedcentral.com/a...K395ODe941Y3_0
Falls ihr Fragen dazu habt, kontaktiert uns gern über das Projektforum (unter dieser Nachricht).
Grüße!
Benoit
Hier ist eine Nachricht von Thomas Cauchy über unsere Forschung:
Hallo,
ich bin der Chemiker hinter diesem Projekt. Die von Benoit Da Mota genannte Veröffentlichung wurde verfasst, als wir das BOINC-Projekt gestartet haben. Aber ich kann einige Sätze aus dem Artikel herausziehen, um zu zeigen, was wir uns dabei denken:
"Zusammenfassung: Der Datensatz QM9 ist zum Goldstandard für Vorhersagen verschiedener chemischer Eigenschaften durch maschinelles Lernen (ML) geworden. QM9 basiert auf GDB, was eine kombinatorische Untersuchung des chemischen Parameterraums ist. Kürzlich wurden ML-Vorhersagen für Moleküle mit einer Genauigkeit veröffentlicht, die mit Berechnungen auf Basis der Dichtefunktionaltheorie vergleichbar ist. Solche ML-Modelle müssen anhand echter Daten getestet und verallgemeinert werden. In diesem Artikel wird PC9 vorgestellt, ein neuer, zu QM9 äquivalenter Datensatz (nur mit H, C, N, O und F und bis zu 9 "schweren" Atomen) des PubChemQC-Projektes. Eine statistische Untersuchung von Bindungslängen und chemischen Funktionen zeigt, dass dieser neue Datensatz eine größere chemische Vielfalt umfasst. Die Methoden Kernel Ridge Regression, Elastic Net und das neurale Netzwerk von SchNet wurden auf beide Datensätze angewandt. Die Genauigkeit der Energievorhersage ist insgesamt höher für den QM9-Datensatz. Ein mittels PC9 trainiertes Modell zeigt jedoch eine bessere Fähigkeit, die Energien des anderen Datensatzes vorherzusagen."
Der Datensatz QM9 enthält etwa 130000 kleine Moleküle, wohingegen unser Datensatz PC9 119000 enthält (aber aus einer anderen Art von Berechnungen stammt). Das Problem ist, dass die vollständigen Ergebnisse von QM9 nicht frei verfügbar sind. Sie haben einige Ergebnisse der teuren quantenmechanischen Berechnungen extrahiert und das Protokoll weggeworfen. Wir sind nicht mit PC9 zufrieden, da sich einfach zeigen ließ, dass eine größere chemische Vielfalt benötigt wird.
Derzeit zielt das BOINC-Projekt darauf, die interessanten Moleküle aus QM9 und PC9 dieses Mal mit gleichartigen Berechnungen neu zu berechnen. Alle Ergebnisse werden in der QuChemPedIA unter https://quchempedia.univ-angers.fr verfügbar sein, wenn diese Plattform etwas robuster ist (Anfang 2020), auf Augenhöhe mit unserem Programm zur Qualitätskontrolle.
Wir sind noch nicht völlig zufrieden mit NWChem. Mit dem gleichen BOINC-Projekt verwenden Benoit Da Mota und ich das proprietäre Gaussian, welches effizienter ist. Aber NWChem ist quelloffen...
Wir haben dank eurer Hilfe etwa 130000 von 200000 berechnet!
Wir hoffen, der Gemeinschaft im Dezember vorschlagen zu können, neue Moleküle zu berechnen, die vielleicht gar nicht existieren und nicht stabil sind, um dem maschinellen Lernen zu helfen, besser zu verallgemeinern. Diese neuen Moleküle werden auch durch maschinelles Lernen erzeugt. Es würde zu lange dauern, das jetzt hier zu erklären.
Falls ihr Fragen habt...
Mit freundlichem Gruß,
Thomas
Originaltext:
Zitat von https://quchempedia.univ-angers.fr/athome/forum_thread.php?id=36
Gruß
Patrick
"Zusammenkommen ist ein Beginn, Zusammenbleiben ein Fortschritt, Zusammenarbeiten ein Erfolg." [H. Ford]
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Anzahl Awards: 2317.11.2019, 19:25 #3Ich habe das Projekt soeben in den SG-Stats integriert.
https://stats.seti-germany.de/teamst...id=QuChemPedIANicht alles was der Kopf denkt, muss der Mensch auch umsetzen.
Man muss auch mal Nein zu sich selbst sagen, zur Not übe es ...
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19.11.2019, 12:02 #4
Bei dem Papertitel dachte ich zuerst auch nur: Ach was, sag bloß!
Aber, dass durch Methoden des maschinellen Lernens mittlerweile Ergebnisse herauskommen, die auf DFT-Niveau liegen, ist schon stark. Vielleicht überwinde ich mich doch mal und richte auf einem Rechner eine Virtuelle Box ein.Hauptrechner: i7-6700K @ 4.00 GHz | GeForce GTX 1060 6 GB | 16 GB DDR4 | Windows 10 | BOINC 7.14.2
Nebenrechner: i3-7300 @ 4.00 GHz | GeForce GTX 1050 Ti | 8 GB DDR4 | Windows 10 | BOINC 7.8.3
Nebenrechner: i3-6100 @ 3.70 GHz | Intel HD Graphics 530 | 8 GB DDR4 | Windows 10 | BOINC 7.6.33
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24.11.2019, 20:36 #7
BoincStats sagt: Account creation disabled
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https://quchempedia.univ-angers.fr/athome/about.php
geht's damit?Ciaotaurec
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Ich habe da 2 Aufgaben die laufen bereits über 2 Tage und sind bei 55%.
Insgesamt hab ich 3 Aufgaben und nu noch ne Frage da ich keine Erffahrung mit VB habe. Im BM hat jede Aufgabe einen thread aber wenn ich die VB aufrufe steht da das nur 1 Kern freigegeben ist. Ist das so normal oder muss ich da was umstellen?
Die anderen Projekte die gleichzeitig ohne VB laufen scheinen normale Laufzeiten zu haben.
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