Eşdeğer graf nöral ağları (GNN'ler), atomistik makine öğrenimi alanında, özellikle moleküler dinamik simülasyonları, malzeme özellik tahmini ve ilaç keşfi gibi uygulamalarda devrim yarattı. MACE, NequIP ve Allegro gibi modeller, fiziksel sistemlerin temel simetrilerine (dönme, öteleme ve yansıma değişmezliği) saygı göstererek en son teknolojiye sahip doğruluk elde ediyor. Ancak bu matematiksel zarafet, önemli bir hesaplama maliyetiyle birlikte geliyor. Bu modellerin çalışmasını sağlayan küresel harmonikler ve Clebsch-Gordan tensör çarpımları gibi temel işlemler oldukça pahalıdır. Tek bir MACE katmanı, ileri geçiş süresinin %80'ini bu iki işlemde harcayabilir.
Bu hesaplama darboğazı, gerçek dünya uygulamaları için ciddi sonuçlar doğurur. Moleküler dinamik simülasyonları milyarlarca zaman adımı gerektirirken, batarya malzemesi keşfi milyonlarca adayı tarar ve ilaç bağlama afinitesi tahminleri binlerce pozisyonu değerlendirir. Her ileri geçişin mikrosaniyeler yerine milisaniyeler sürmesi, bu iş akışlarını pratik olmaktan çıkarır. Batmobile projesi, bu kritik hesaplama darboğazlarını ortadan kaldırmak için özel CUDA çekirdekleri geliştirerek, küresel harmonik ve tensör çarpım işlemlerini 10-20 kat hızlandırmayı hedefliyor.
Batmobile'ın getirdiği bu hızlandırma, eşdeğer GNN'lerin gerçek dünya bilimsel ve endüstriyel uygulamalarda daha yaygın ve verimli bir şekilde kullanılmasının önünü açacaktır. Bu sayede, atomistik makine öğrenimi alanındaki araştırmalar ve geliştirmeler önemli ölçüde hızlanacak, yeni malzemelerin keşfi ve ilaç tasarımı gibi alanlarda büyük ilerlemeler kaydedilebilecektir.
Batmobile, eşdeğer graf nöral ağlarının temel hesaplama darboğazlarını ortadan kaldırarak bu modellerin gerçek dünya bilimsel ve endüstriyel uygulamalarda verimli kullanımının önünü açıyor.