机器学习力场:模拟真实体系

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机器学习力场:模拟真实体系 机器学习力场(ML-FFs)可以进行接近从头算精度的模拟,但是模拟体系的尺寸和动态模拟时间尺度则大大超过了从头算,更接近真实情况。使用 QuantumATK 中的机器学习力场功能可以生成新颖的晶体和非晶材料、合金、界面和多层堆叠的真实的复杂结构,模拟热性能和机械性能、扩散和表面过程。用户可以使用预先训练的机器学习力场库,或使用自动化、高效的训练和仿真工作流程开发新的机器学习力场。 QuantumATK中的计算引擎 QuantumATK 计算模拟引擎能够在一个平台上使用多种模拟方法进行原子级建模和模拟[1]:先进的密度泛函理论(DFT)(平面波基组的 DFT-PlaneWave 或 原子轨道基组的 DFT-LCAO )、半经验量子力学方法、传统力场(内置 300 余力场数据库)和机器学习力场。所有模拟引擎在材料特性、动力学、过渡态搜索(NEB)、几何结构优化和其他模拟等方面均使用一个计算框架,这为 QuantumATK 上训练和使用机器学习力场提供了绝佳的集成环境。 使用机器学习力场对大型真实体系进行动力学模拟 机器学习力场比 DFT 快 1000 到 10000 倍,因此能够对包含超过 100000 个原子的真实、新颖、复杂的体系进行动力学模拟(通常 DFT 可以达到的 100 原子体系);机器学习力场为多元素材料、界面等异质体系和远离平衡的体系(包括非晶态材料、相变或化学反应)提供了几乎和从头算一样的精度;使用 QuantumATK 提供的机器学习力场的自动化计算流程,可以比传统力场更容易完成动力学计算。一般来说,复杂体系的传统力场计算过程往往很复杂,需要反复测试和调整计算过程与参数。 机器学习力场的应用实例 生成非晶材料结构 为 PCRAM、ReRAM 和 FeRAM 等新型存储器、太阳能电池和其他应用领域生成非晶结构。在这个例子中,80 ps-ML-FF-MD 在 11 分钟内生成了 600个原子的 am-SiO2 结构,而在 16 个核上用 DFT-MD 生成 72 个原子的结构需要 10 天。用 ML-FFs […]

QuantumATK T-2022.03 新版发布

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更新概要 QuantumATK T-2022.03 新版已经正式发布,新版包含多种新的计算方法和应用工具:机器学习力场功能更加完善,可以用于更多类型的计算;大体系计算方面进一步突破,超大体系的杂化泛函 DFT 的功能更加实用,大体系的声子与电声耦合计算更加精确、快速;新实现的器件体系的非弹性输运计算方法可以用于模拟更加逼真的器件性能;应用方面,新增多种用于电池材料、聚合物材料、磁性存储器件(STT-MRAM)模拟的方法和工具。 更多基本功能介绍与近几年的历次新版发布,请参考: QuantumATK功能列表QuantumATK S-2021.06 新版发布QuantumATK R-2020.09 新版发布QuantumATK Q-2019.12 新版发布QuantumATK P-2019.03新版发布 欢迎参加 Synopsys 举办的新版在线发布会,详情: Synopsys Webinar:QuantumATK T-2022.03 新版发布会 机器学习力场:真实结构模拟和性质的计算 计算时间比密度泛函理论(DFT)缩短了1000-10000倍,计算精度仍然可以达到 DFT 水准,从而使得以计算的体系尺寸大小和时间尺度都大大超过 DFT 方法使用 ML 力场 —— Moment Tensor Potential(MTP)用于分子动力学(MD),可以:生成真实的复杂结构,包括全新的晶体和非晶态块体材料、合金、界面和多层堆叠示例应用:使用多层构建器 GUI 生成 PCRAM 的 GST 材料结构、高k金属栅极堆叠模拟诸如二维材料的力学和热性能模型表面过程(例如:ALD和ALE)还可以在无常规力场/难以开发常规力场的其他情况下使用可用的 MTP 库,带有一系列块体材料和界面的训练好的MTP力场 机器学习力场:自动化产生力场 自动训练工具和 GUI 模板,用于晶体和非晶态块体材料、界面和分子的力场训练主动学习:通过从几个不同的初始结构并行开始,更高效的在 MD 过程中生成基于主动学习的 DFT 训练数据改进的 MTP 培训框架,包括找到大多数不同培训配置的工具,以减少MTP培训数据集 机器学习力场:表面过程模拟 使用专门训练的 ML […]

QuantumATK功能列表

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概述 QuantumATK 是新一代的材料与器件模拟平台,囊括了众多的计算方法和模型,可以在原子水平上研究电子态结构、能量、输运问题,进行材料动力学计算。 QuantumATK 可以计算纳米结构和材料的电子、磁学、光学、力学、热学等多种性质。尤其是QuantumATK 可以计算纳米器件的电子输运特性,既包括弹道隧穿情况,也可以考虑电子-声子散射计算非弹性电子输运。QuantumATK 还包含了先进的分子动力学计算引擎。 QuantumATK NanoLab 为用户提供了方便易用的图形用户界面,可以轻松的完成各种任务,Python 的编程接口则允许有经验的用户实现复杂的计算流程或进行高级的数据分析。NanoLab 还可以单独使用,因为 NanoLab 还为 VASP、LAMMPS、Quantum Espresso 等其他代码和程序提供接口。用户可以使用 NanoLab 进行几何结构模型构建、设置计算参数,读入、分析结构。用户还可以自己编程设计自己的接口,实现文件格式交换、数据处理作图、设计新型结构,等等。 QuantumATK最近版本发布说明 QuantumATK一直在快速持续开发,不同版本的功能差异和更新参见: 【QuantumATK T-2022.03 新版发布】【QuantumATK S-2021.06 新版发布】【QuantumATK R-2020.09 新版发布】【QuantumATK Q-2019.12 新版发布】【QuantumATK P-2019.03 新版发布】【QuantumATK O-2018.06 新版发布】 QuantumATK功能列表 基本计算方法 DFT-LCAO 计算引擎 基于原子轨道线性组合(LCAO)基组的密度泛函理论(DFT)计算引擎,具有更快计算速度模守恒赝势覆盖绝大多数元素(含镧系)超过 300 种 LDA/GGA/MGGA 交换相关泛函(libXC)支持 HSE06、HSE06-DDH、PBE0、B3LYP、B3LYP5 等杂化泛函 快速、精确的计算数千原子体系的各种性质HSE06 不仅可以用于可以用于 NEGF 器件和表面模型体系模拟 范德华力模型(DFT-D2 和 DFT-D3)非共线、限制性和非限制性的自旋极化计算自旋-轨道耦合Hubbard U 项( LDA 或 GGA),可以自旋区分Counterpoise 校正基组重叠误差(BSSE)Ghost […]

机器学习力场ML-MTPs与流程自动化

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概述 传统的力场往往受到其函数形式的限制,只能精确地描述相空间的一小部分。当研究对象包含复杂的材料或界面时,往往缺乏有效的力场形式和参数,通常的做法是通过将各种简单体系计算得来的经验势拼凑在一起。这样做不仅复杂、耗时,更重要的是,对于非晶结构和不同材料之间的界面等复杂体系常常会导致很大的误差。 基于机器学习的 Moment Tensor Potential(ML-MTPs)使用一组从头算的数据集进行模型训练,得到的力场参数可以用于模拟复杂的、多元素的晶体、非晶、液晶、界面、缺陷和掺杂等实际体系,计算精度接近从头算,计算速度却可以比从头算快数百到上千倍。 ML-MTPs的优势 相较于其他机器学习力场,ML-MTPs有多种优势: 描述符可以有效的描述多体效应 描述符不需要高度复杂和计算耗时的 ML 算法 训练集可以在不损伤精度的情况下扩增,不需要进行数据清洗 应用 MTPs 力场可以高精度、快速的计算原子间相互作用(能量、力、张力),进行分子动力学、结构优化和 NEB 模拟; 加速的 MD 方法包括可以对罕见事件采样、研究慢速机制的 fbMC等 模拟实际的、复杂的多元素晶体、无定形材料、界面,缺陷和杂质的迁移势垒、热输运、结晶过程等 精度与速度 使用力场进行计算比 DFT 快 100~1000 倍 MTP是目前市面上最精确和高效的 ML 力场 与从头算精度几乎一致,特别适合没有传统力场或需要更高精度的情况 自动化流程 MTPs 使用不同材料、元素的代表性结构的从头算结果数据集进行训练 QuantumATK 包含自动化的流程框架(Study Object 脚本),完成对力场模型的训练、模拟、验证,用户可以自行扩展和开发适用于新材料的 MTPs 力场 主动学习 MTP 可以在分子动力学(MD)模拟过程中自动增加 DFT 训练集 有助于更好的获得(高温条件下)无定形材料、液体的结构 使用delta方法可以扩展MTP(将多种MTPs叠加使用),用于更复杂的多层体系:训练MTP使得可以不损伤已有材料MTPs精度的前提下添加新的材料层。 参考 更强大、更灵活的材料动力学模拟工具 ForceField:QuantumATK的经验力场计算引擎 更多QuantumATK 最新版本的功能更新 QuantumATK […]

QuantumATK的图形用户界面

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概述 QuantumATK 为用户提供了方便易用的图形用户界面环境(NanoLab),可以轻松的完成各种计算模拟任务;内嵌的Python 的编程接口则允许有经验的用户实现复杂的计算流程或进行高级的数据分析。用户可以使用 NanoLab 进行几何结构模型构建、设置计算参数,读入、分析计算结果。用户还可以自己编程设计自己的图形界面插件,实现文件格式交换、数据处理作图、设计新型结构和计算流程,等等。 更多功能介绍详见 QuantumATK功能列表。 建模工具详见:QuantumATK中的建模工具。 建模工具 QuantumATK的图形界面 NanoLab 提供了丰富易用的建模工具,能够满足不同层次的模型构建需求。 原子级结构建模工具,可构建分子、晶体、纳米结构和器件 对称性信息工具 超胞工具 交互式的结构(原子或片段)控制(选择、编辑、移动), 表面建模 选择Miller指数,表面布拉维各自和切割平面 创建slab或超胞结构 界面建模 分析不同的超胞大小和晶体角度的应变 优化界面结构 正二十面体建模 构建二十面体纳米粒子 Wulff 结构建模 构建表面能最低的纳米粒子 NEB 建模 设置反应路径 逐个编辑中间态 使用 IDPP 方法预优化 NEB 路径 使用 Python 脚本调用各种方法(LI-LinearInterpolation、HLC-HalgrenLipscomb和IDPP-ImageDependentPairPotential)进行自动化 NEB 路径创建 创建器件结构用于输运计算 纳米结构(石墨烯、纳米管、纳米线)建模 分子建模工具 多晶建模工具 表面钝化工具 导入导出绝大多数结构文件类型(可以用插件扩展功能,内置 OpenBabel) Packmol分子填充工具 内置 SQS 建模工具 使用基因算法(其他程序采用蒙特卡洛方法会比较慢) 目前支持二元体系,例如 SiGe 或者 […]

QuantumATK中的Python编程开发环境

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Python开发平台和计算流程自动化 兼容 Python 3 的完整运行环境,包含丰富的第三方模块,支持脚本建模、计算设置、结果分析和可视化。 Python 脚本编程将全部计算功能结合在一起,可以更好的协同工作,用户也可以将计算任务自定义和自动化。 aktpython 是 Python 3.6 版本的解释器,内置大量配置好的 python 模块,支持交互式运行或批量执行命令。QuantumATK 的输入文件就是python的脚本,其所使用的除了 python 原生的命令之外,还包括了QuantumATK 的 python 函数,支持: 生成结构 定义分子、块体、表面、器件结构 定义布拉维格子 构建纳米线、纳米管、石墨烯片层等特殊结构 使用 python 命令重复 NanoLab 建模工具的操作 设置模拟步骤 设置 QuantumATK DFT-LCAO、DFT、PlaneWave、SemiEmpirical、ForceField 等计算引擎的模拟步骤 设置多种计算引擎组合的多步骤 在分子动力学模拟前后增加预处理和分析,调整 MD 模拟算法 后处理分析 自动化分析并作图 获取 QuantumATK 的内部数据进行特别分析 分析步骤批处理 不同模拟分析方法组合 QuantumATK 提供超过 400 个类型和函数供用户使用,详见列表。 所有变量都带有物理单位,QuantumATK 支持在不同单位间便捷的换算 单位:nm, Ang, Bohr, Meter, […]

QuantumATK中的计算脚本和作业管理工具

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概述 计算项目管理 文件按项目归类存放 在计算机之间、用户之间方便的共享计算项目 总览项目全部数据或只关注部分数据,将不同项目数据文件合并 脚本编辑器 搜索-替换功能 语法高亮显示 Python 语言自动补全 自定义字体 作业管理器 在本机或远程服务器上提交串行或(多线程或多进程)并行计算 本机模式:串行、多线程并行、多进程并行 远程模式 Torque、PBS、SLURM、LSF 队列系统、无队列系统直接提交 其他队列系统可以通过插件添加 自动上传输入文件、下载输出文件 仅需要安全的 ssh 访问,无需服务器端的守护进程 内置 SSH 密钥生成工具,自动上传公钥 诊断工具检测服务器设置是否正确 Python 脚本语言,直接和图形界面结合 可以交互式使用 Parallel scheduler 包含PyQt4 包含PyMatGen  

材料电子态性质研究工具

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概述 QuantumATK可以使用 DFT-LCAO、DFT-PlaneWave 和 SemiEmpirical 等工具进行实空间或者k空间的电子态结构分析。 基本电子态 能带结构 用户通过选择高对称点自定义布里渊区路径 投影能带(Fat Bandstructure):可以在任意原子、壳层、轨道、原子组合上投影 有效能带(Effective Bandstructure):将合金或其他超胞的能带的布里渊区进行展开 分子能级谱 分子的单电子能谱 还包括周期体系的 Gamma 点的分子能级谱 态密度(DOS) 使用四面体方法或者高斯展宽方法计算 投影态密度(PDOS):在任意原子、壳层、轨道、原子组合上计算投影 局域态密度LDOS以及在一个方向的投影,DOS在实空间的投影和一维化 实空间三维网格量(可以用 Python 语言操作、计算任意点的) 电子密度 有效势 全Hartree势和差别Hartree势 交换关联势 全静电势或差别静电势 分子轨道 电子局域函数(ELF) Bloch 函数,带有相位信息的复数波函数 电荷布居 Mulliken 电荷布居分析原子、键和轨道的电荷 Bader电荷分析 电子态总能 包含熵的贡献 高级分析计算工具 电极化和压电张量 采用 Berry 相位法计算 计算Born有效电荷 可选内部离子弛豫 有效质量分析(有限差分法或微扰理论) 二阶微扰方法或解析张量 有效能带(能带展开)工具 构造随机合金的超胞,并计算体系的电子台 将能带对应波函数展开投影到相应的单胞,得到有效能带 Born有效电荷 费米面 对全布里渊区k点采样,计算能带并进行三维费米面作图 […]

非平衡态格林函数方法计算引擎

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概述 非平衡态格林函数(NEGF)方法,是研究具有开放边界条件的双端半无限电极电极模型的有力工具,现已经成为在原子尺度上模拟器件体系电子输运性质的标准工具。该方法将 DFT-LCAO 或 SemiEmpirical方法与 NEGF 方法结合进行自洽计算,得到器件体系在非平衡态(非零偏压)下的电子态,并由此得到电子在器件散射区的透射概率谱,进而分析电子输运性质。 NEGF方法研究双电极体系 非平衡态格林函数(NEGF)描述散射区电子分布,包括与两个半无限电极(源漏电极)的自能耦合 开放边界条件(Dirichlet/Dirichlet)允许在源漏之间施加有限偏压,并计算伏安特性(IV 曲线) 包括电极电子态混入器件区域对电子密度和矩阵元的贡献 对开放体系使用电子自由能取代总能 可以处理两端不同的电极(允许研究孤立的界面,例如金属-半导体界面、p-n 结) 可以添加静电栅极,研究晶体管特性 NEGF 方法研究单表面体系 NEGF 方法描述表面层,包含与单个半无限基底耦合的自能项(不使用近似的 slab 模型,对表面的描述更接近物理实质) 无限基底和表面上方的真空分别使用合适的边界条件,可以进行表面非零偏压的计算 计算性能和稳定性选项 非平衡态(有限电压)下的散射态方法快速求算 Contour 积分 O(N) 格林函数计算和稀疏矩阵描述中心区域 双、单半圆 contour 积分方法以获得有限偏压下的最大的稳定性 Ozaki contour 积分方法,包含深能级 稀疏自能矩阵方法,节约内存 可选择将自能临时或者永久保存在硬盘(而不是RAM),供其他计算使用 自适应(非常规)k点积分计算透射系数 最小电极概念 电极缩减到最小重复单元,计算自能时自动重复 节约电极计算时间O(N3) 应用 电子输运与器件性能仿真工具 材料表面的建模和模拟工具 材料界面的建模和模拟工具 参考 QuantumATK中的NEGF方法技术细节(英文) 立即试用 QuantumATK! 下载QuantumATK软件安装包 申请QuantumATK的全功能试用许可  

超快的HSE杂化泛函计算

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概述 HSE 06 杂化泛函是计算半导体带隙的常见方法,但该方法过去一直受限于计算速度非常慢的因素,只能用于很小的体系计算,无法用于快速的材料筛选。QuantumATK 的最新版本 (R-2020.09)将 HSE 与 LCAO 基组结合实现超快的杂化泛函计算,同时又保持了HSE对半导体带隙的计算精度。HSE-LCAO 方法目前应用于块体体系主要用于块体体系的电子态和光学性质的计算。 半导体带隙。对半导体材料的单胞带隙验证计算结果如下。 计算速度。53 硅原子(B 掺杂)体系的态密度计算 4 核并行计算时间仅须 22 分钟,而使用平面波方法可能需要 2 天。 应用   半导体缺陷。结合 QuantumATK 中提供的 Sentaurus Materials Work Bench 工具,可以直接研究半导体带电点缺陷形成能等重要性质。 能带排列。结合 QuantumATK 提供直接计算 LDOS 能带排列的计算和作图工具,可以将将此方法用于界面体系可以很方便的研究不同材料间的能带排列,下图是使用 HSE 和 PBE 计算结果的对比。 超大多层堆叠。HSE-LCAO应用于 1969 个原子的的半导体中典型的堆叠体系(Si|SiO2|HfO2|TiN),仍然可以使用较少的计算资源(48 核心)在短时间(16小时)内完成计算,得到直观的能带排列图。 参考 QuantumATK R-2020.09新版发布 Sentaurus Materials Workbench简介 立即试用 QuantumATK! 下载QuantumATK软件安装包 申请QuantumATK的全功能试用许可