Rješavanje velikih i rijetkih numeričkih linearnih sustava u znanosti o materijalima na masivnim paralelnim superračunalima složen je pothvat koji zahtijeva delikatnu ravnotežu između točnosti i računalne učinkovitosti. Izazovi uključuju upravljanje razmjerom i složenošću ovih sustava, optimiziranje skalabilnosti na paralelnim arhitekturama i rješavanje složenosti materijala u stvarnom svijetu. Projekt LimitX predstavlja revolucionarni korak u polju računalne znanosti o materijalima i ima za cilj razviti inovativni sustav preporuka. Ovaj sustav ima za cilj revolucionirati rješenja velikih razrijeđenih linearnih sustava ubrzavanjem i skaliranjem rješenja linearnih sustava tako da se istraživanje znanosti o materijalima može rutinski izvoditi na klasterima egzaskale. U svojoj srži, ovaj se sustav oslanja na dvostruki pristup: prvo, razvoj spektralnog prediktorskog sustava i, drugo, korištenje opsežne baze podataka matrica koje sažimaju suštinu surogatnog prostora u polju znanosti o materijalima. Sustav spektralnog prediktora srce je sustava preporuka. Koristi tehnike dubokog učenja za predviđanje spektralnih svojstava koja su ključna za učinkovito rješenje linearnih sustava. Opsežni matrični skup podataka bilježi raznolikost spektralnih uzoraka koji se pojavljuju u izračunima znanosti o materijalima. Primjena ovog sustava preporuka obećava da će biti transformativna, budući da omogućuje simulacije sa stotinama tisuća atoma, pothvat koji je prije bio neostvariv na trenutnim klasterima prije eksaskale. Linearno skaliranje DFT (teorija funkcionalne gustoće) kodova kao što je BigDFT omogućit će istraživačima da simuliraju i analiziraju složene materijalne sustave s neviđenom preciznošću i računalnom učinkovitošću, otvarajući nove horizonte za znanstveno istraživanje u ovom području.