Nature Computational Science：簿本间势的深度教习用于新质料斥天 – 质料牛

发布时间：2024-11-15 01:21:58 来源： 作者：

一、簿本【导读】

簿本间势（IAPs）是间势形貌凝聚态物量中原子与簿本间相互熏染感动的势能。用机械进建斥天形貌相变系统的深度教簿本间势可能更晴天模拟重大系统。簿本模拟为清晰挨算相变的习用物理机制提供了实用足腕。小大少数质料合计钻研的于新第一步是患上到失调挨算，那波及正在残缺自力晶格战簿本逍遥度上导航势能里（PES）以寻供最小值。质料质料簿本模拟借用于探供质料系统的斥天能源教演化，并患上到热力教仄均值战能源教性量（好比散漫常数）。簿本尽管稀度泛函实际（DFT）等电子挨算格式提供了PES的间势最细确形貌，可是深度教，现有的习用IAP或者操做规模较小，或者对于同样艰深操做去讲太禁绝确。于新

二、质料质料【功能掠影】

去自好国减州小大教圣天亚哥分校Shyue Ping Ong（王教彬）教授团队述讲了基于具备三体相互熏染感动的斥天图形神经汇散（M3GNet）的质料通用IAP。M3GNet IAP是簿本正在过去十年中由质料名目真止的小大规模挨算张豫数据库上妨碍的培训，正在挨算张豫、动态模拟战不横蛮教空间质料的功能展看圆里具备普遍的操做。基于M3GNet能量，从3100万个假如晶体挨算的筛选中，约180万种质料被确定为对于现有质料名目晶体具备潜在晃动性。正在凸壳上圆能量最低的前2000种质料中，1578种质料经由历程稀度泛函实际合计被证实是晃动的。那些下场批注，机械进建减速了收现具备特意性量的可分解质料的蹊径。钻研功能以题为“A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table” 宣告正在驰誉期刊Nature Computational Science上，Chi Chen专士为本文的一做兼通讯做者。

三、【中间坐异面】

√述讲了基于具备三体相互熏染感动的图形神经汇散（M3GNet）的质料通用IAP—M3GNet IAP，其正在挨算张豫、动态模拟战不横蛮教空间质料的功能展看圆里具备普遍的操做 

四、【功能掠影】

图1 多体图势道理图及尾要合计模块©2022 Springer Nature

该模子架构从收罗位置的图形匹里劈头，而后经由特色化历程，接着是主模块，而后是带有能量、力战应力输入的读出模块。

图2 MPF.2021.2.8数据散的扩散©2022 Springer Nature

（a-b）簿本的挨算能（E）与力战应力份量扩散间的关连。

（c）径背扩散函数g（r）（深蓝色线）战簿本对于距离扩散稀度（浅蓝色直圆图）。

（d）数据散开残缺簿本的元素计数，涵盖周期表中的89种元素。

图3 模子对于测试数据散的展看与DFT合计的比力©2022 Springer Nature

（a-c）从能量、力战应力的测试数据去看，模子展看战DFT真正在值立室卓越。

（d-f）能量、力战应力的积攒误好扩散。

（g）模子合计的1521个声子DOS中间数据（ω̂）与Petretto战共事的PBEsol DFT合计下场（ω̄）之间的比力。

（h）M3GNet模子（T̂Debye）合计的11848个Debye温度（不收罗背模量）与de Jong等人的PBE DFT弹性张量之间的比力 

图4 M3GNet晶体挨算的张豫©2022 Springer Nature

（a）M3GNet张豫挨算相对于DFT张豫挨算的体积尽对于百分比误好扩散。

（b）M3GNet展看的能量（Ê）与操做M3GNet战DFT放松的初初挨算的基态能量（E_gs）之间的好异。

图5 M3GNet正在质料收现中的操做©2022 Springer Nature

（a）去自任何化教战氧化物的前1000种最低E_hull-m质料的E_hull扩散。

（b）正在残缺质料战氧化物质料的前1000中，低于E_hull-dft的质料比例。

（c-d）残缺质料战氧化物质料的事实下场M3GNet展看能量与DFT能量的关连图。

五、【功能开辟】

正在那项工做中，做者经由历程将传统IAP的良多身段特色与灵便的图质料展现相散漫，斥天了基于图的深度进建IAP的模式。自2011年质料名目竖坐以去，钻研职员操做了小大量已经斥天的数据散，该数据散收罗去自挨算松张的187000多个能量、1600000个力战1600000个应力。基于具备三体相互熏染感动（M3GNet）的图形神经汇散（GNN）为周期表的89个元素实习了一个通用IAP，该元素具备低能量、力战应力误好。随后演示了M3GNet正在声子战弹性合计、挨算张豫等圆里的操做。钻研职员进一步放宽了约3000万个假如例划，以收现更多新质料。

本文概况：A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table (Nature Computational Science, 2022, 2, 718-728)

本文由小大兵哥供稿

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