Durante séculos, descobrir um novo material levava décadas de laboratório. Alchemist é a nossa porta de entrada para o NVIDIA ALCHEMI: simulação atomística com precisão próxima à química quântica, na velocidade da GPU, rodando on-premise em um DGX Spark. Milhares de candidatos moleculares avaliados antes de tocar um único frasco.
* Números publicados pela NVIDIA (SC24 / SC25)
A química computacional sempre viveu uma guerra entre precisão e velocidade: DFT é exato, porém lentíssimo; os campos de força clássicos são rápidos, mas imprecisos. O ALCHEMI quebra esse trade-off com potenciais interatômicos de machine learning (MLIPs) acelerados em GPU, em quatro pilares integrados:
Exploração do universo de materiais e proposta de candidatos novos conforme propriedades desejadas.
Potenciais interatômicos com precisão próxima à química quântica (DFT) por uma fração do custo computacional.
Modelos fundacionais pré-treinados que mapeiam representações moleculares em propriedades para screening rápido.
Ferramentas de simulação para gerar datasets de treinamento e fine-tuning de novos casos de uso.
Batched Geometry Relaxation — relaxação em lotes (MACE-MP-0 / AIMNet2)
Batched Conformer Search — confôrmeros de baixa energia
Batched Molecular Dynamics — MD de alto throughput
Validação quântica em lotes
Kernels Warp: MD, FIRE, Ewald/PME, >100.000 átomos
SC24: anúncio + BGR · SC25: BCS, BMD e Batched DFT
Cada caso é um screening que hoje leva meses de laboratório ou clusters de supercomputação — e que nesta PoC roda em horas, numa máquina que cabe na sua mesa.
Screening em batch de milhares de formulações de eletrólitos, aditivos SEI e sorventes seletivos para extrair lítio de salmoura sem piscinas de evaporação. O caso natural para o Chile, coração do triângulo do lítio.
Mineração não metálica · EnergiaDesign de coletores seletivos e agentes de lixiviação menos tóxicos simulando a interface mineral–reagente em escala atômica. Maior recuperação com menor impacto ambiental.
Grande mineraçãoBusca massiva por catalisadores OER/HER de baixo custo para eletrólise. O irídio custa mais que o ouro; encontrar seu substituto define a economia do hidrogênio verde.
Energia · H2VMateriais porosos projetados por IA para dessalinizar água do mar e tratar efluentes de mineração com menor consumo de energia. Simulação do transporte iônico através de membranas candidatas.
Recursos hídricosDescoberta de refrigerantes dielétricos de nova geração — o mesmo caso que a NVIDIA exibiu na SC25. Se você opera ou vende infraestrutura de IA, esse caso te toca direto.
Datacenter · Infraestrutura de IAEmolientes, filtros UV, estabilidade de formulações e compatibilidade de ingredientes — um dos casos de uso oficiais do ALCHEMI, com ciclos de venda mais curtos que a indústria pesada.
Varejo · Consumo em massamoléculas mapeadas em meio dia — com ALCHEMI, menos de uma hora
«Poderia melhorar drasticamente nosso mapeamento de propriedades moleculares.»
— Qichao Hu, CEO
candidatos de imersão líquida avaliados em semanas (e 100 M para OER)
«Não havíamos considerado buscas na escala de 10–100 milhões; o ALCHEMI tornou surpreendentemente fácil amostrar extensivamente.»
— Takeshi Ibuka, GM AI Innovation
conformer search mais rápido sobre um espaço de ~10¹⁰⁰ moléculas
«Podemos mudar completamente a escala e a velocidade da descoberta.»
— Julie Brown, EVP & CTO
Se eles operam na escala de 10–100 milhões de candidatos, sua primeira campanha de 5.000 roda em uma tarde.
Uma demo ao vivo, reproduzível, rodando 100% on-premise no DGX Spark. Sem nuvem, sem que uma única estrutura molecular saia da sala.
Geramos ou carregamos milhares de estruturas candidatas (eletrólitos, catalisadores, sorventes) como grafos atômicos residentes na GPU.
Relaxação estrutural e dinâmica molecular de milhares de sistemas em paralelo com MLIPs (MACE / AIMNet2) sobre o ALCHEMI Toolkit — precisão próxima ao DFT, por uma fração do custo.
Ranking por energia, estabilidade e propriedades-alvo, com visualização molecular interativa ao vivo. O cliente vê sua shortlist de candidatos ao final da sessão.
# DGX Spark · GB10 · aarch64 · CUDA 13 $ uv pip install nvalchemi-toolkit $ python run_screening.py --candidates 5000 \ --model mace-mp --stage relax+md [alchemist] carregando 5.000 estruturas → GPU [alchemist] batch MD · 300K · 10ps · NVT ████████████████████░░ 91% ETA 00:04:12 ✓ 5.000 sistemas relaxados em 38 min (estimativa DFT equivalente: ~14 meses) ★ top-10 candidatos → results/shortlist.zarr $ ▊
O óxido de nióbio Nb₂O₅ é um ânodo promissor para baterias de carga ultrarrápida, mas escolher o polimorfo certo e antecipar sua voltagem de intercalação de lítio é um gargalo clássico de DFT: cada estrutura são horas de cálculo quântico. Rodamos essa triagem com ALCHEMI.
Nb₂O₅ tem vários polimorfos (T, H, B, TT…) com estabilidades muito parecidas e comportamentos de bateria diferentes. Rankeá-los e estimar a voltagem de litiação por DFT é caro e não escala para dezenas de candidatos.
Baixamos os 9 polimorfos reais de Nb₂O₅ do Materials Project, relaxamos em lote com MACE-MP-0 via o NIM ALCHEMI (Batched Geometry Relaxation), rankeamos por energia e estimamos o perfil de voltagem de Li na fase T com o mesmo potencial — incluindo o Li metálico de referência, calculado e não assumido.
MACE-MP-0 é treinado sobre DFT-PBE, que tem erros conhecidos em óxidos de metais de transição (band gaps subestimados, vieses de oxidação). As energias relativas e o perfil de voltagem servem no nível de triagem — ordenar candidatos e ver tendências —, não como precisão química absoluta. Reportamos as discrepâncias, não as escondemos.
Estruturas: Materials Project · Cálculo: NIM ALCHEMI BGR · modelo MACE-MP-0 (mace_mp_0b2-large) · fmax 0,05 eV/Å · célula relaxada
O mesmo pipeline que classificou os polimorfos de Nb₂O₅ responde a perguntas industriais diferentes conforme o que você pede: catálise, hidrogênio, efluentes, substituição de chumbo, desgaste e rotas de síntese. Cada módulo roda ao vivo a partir do PoC, com parâmetros escolhidos pelo usuário.
O PZT (PbZr₀‚₅Ti₀‚₅O₃) domina o mercado piezoelétrico e contém chumbo. Construímos sua alternativa KNN (K₀‚₅Na₀‚₅NbO₃) substituindo metade dos sítios de K no KNbO₃, relaxamos ambas as ligas com nossas próprias referências elementares e comparamos energias de formação por átomo.
Segundo caso do módulo (desgaste): o NbC atinge B₀ = 333,9 GPa frente aos 496,2 GPa do WC — o nióbio não iguala o tungstênio em rigidez, e reportamos isso também.
Testar no PoC ↗
Distância ao convex hull de um sistema químico completo, com energias próprias e consistentes entre si.
⚠ Hull a 0 K: não prevê qual fase vence na temperatura de processo.
Energia de adsorção de H, O, OH, H₂O, CO e fenol sobre superfícies de baixo índice, com ΔG_H* para candidatos HER.
⚠ Exige átomos congelados: roda com MLIP local, não sobre o NIM.
Dinâmica molecular NVT a 300–1200 K com veredito por estrutura segundo difusão e estrutura local preservada.
⚠ O NIM só relaxa: a dinâmica precisa de MLIP local.
Substitui um elemento numa estrutura cristalina e reporta a energia de substituição e a distorção local do dopante.
⚠ Energias a 0 K sem entropia nem ZPE: ordena candidatos, não dá precisão absoluta.
Módulo de bulk pela equação de estado Birch-Murnaghan e tensor elástico por deformações finitas.
⚠ Elasticidade ideal a 0 K: não modela defeitos nem contornos de grão.
Balanceia uma reação escrita em texto e calcula seu ΔE com energias relaxadas de cada espécie.
⚠ Termodinâmica a 0 K: não inclui cinética nem barreiras de ativação.
O posicionamento é de funil: o ALCHEMI filtra milhares de candidatos em minutos, DFT e laboratório confirmam os poucos que sobrevivem.
Os alquimistas tinham o atanor — o forno onde acontecia a transmutação. O nosso é um NVIDIA DGX Spark: o superchip Grace Blackwell GB10 com memória unificada, num formato que se instala no escritório do cliente, não num datacenter.
Isso significa soberania total dos dados: fórmulas, estruturas e resultados de P&D — o ativo mais sensível de uma empresa química ou de mineração — nunca saem do perímetro. E quando o screening exige mais escala, o mesmo pipeline sobe sem mudanças para um cluster H200 ou o DGX Cloud.
Workstation RTX PRO → DGX Spark → cluster H200 / DGX Cloud: mesmo código, outra escala.
Sessão de descoberta de 90 minutos com a nossa equipe: definimos seu espaço químico, rodamos um screening real no DGX Spark e você sai com a shortlist.
SEM CUSTO PARA EMPRESAS QUALIFICADAS · VAGAS LIMITADAS POR TRIMESTRE