QuantumATK V-2023.12 新版发布

Posted · Add Comment

QuantumATK新版(V-2023.12)已于近日发布。新版在机器学习力场、密度泛函理论方法等有重要更新;新增了多体GW方法计算工具,用于精确电子态计算;进一步改进了材料加工过程模拟,并对图形用户界面进行了大量更新和增强。 更多QuantumATK的平台功能一般介绍参见: QuantumATK功能列表 在维护期的活跃用户可以在官方网站下载获取最新的安装包。欢迎新老用户试用最新版: 获取和试用QuantumATK 机器学习力场 使用GPU加速MTP力场训练改进图形界面用于MTP主动学习、质量验证,以及使用训练得到的MTP力场进行实际计算实现了通用图深度学习的原子间势M3GNET,用于全元素周期表 密度泛函理论DFT+U 实现了自动的第一原理自洽计算U参数,可以用于精确描述过渡金属氧化物以及一般的金属体系等强关联体系的电子态 多体GW方法 采用LCAO原子基组实现了GW方法,用于三维周期体系和界面等最高精度的能带和态密度计算,计算量中等,可以用于上百原子的体系 器件模拟 改进多层堆叠和纳米器件的局域器件态密度和差别电子密度的精度(使用半经验量子力学方法时) 加工过程模拟 改进并增强了NEB过渡态计算反应路径和势垒的易用性、灵活性等;Steered MD模拟结晶速度明显改进可以在表面处理过程模拟workflow builder中设置MD hooks(关联于固定流程的代码段) NanoLab GUI Projected DOS分析工具增强Job Manager现在可以更好的管理和停止大量作业很多其他的小改进 更多更新的细节请参见新版发布说明。新版软件和发布说明请在官方网站下载。 厂商产品发布页面:https://www.synopsys.com/manufacturing/quantumatk/resources/release-notes.html

QuantumATK-V-2023.09新版发布

Posted · Add Comment

QuantumATK新版(V-2023.09)已于近日发布。计算方法方面,进一步增加了机器学习力场的易用性和适用性;升级了LCAO-PAW方法,增加了可以应用的范围;新的对角化方法可以将半经验模型应用于百万原子结构;新增加速的分子动力学方法用于模拟结晶过程。在材料性质模拟方面,增强了半导体点缺陷的模拟工具,新增了完整的缺陷扩散模拟工具;新增了研究热化学热解过程的模拟工具。器件模拟方面,SCAN泛函现在可以用于NEGF器件体系模拟,透射分析与伏安特性分析等工具都有重要改进。磁性模拟方面,改进的STT-MRAM的模拟工具套件可以更方便的得到体系的STT和磁性特性。全新的界面建模工具可以直接构建多层结构,并选择不同的表面取向。 还在维护期的用户,请尽快下载并择机更新。欢迎试用、购买新版本。 更多功能介绍和以往版本更新内容请参见: QuantumATK功能列表 机器学习力场更新改进 使用MTP力场进行MD、NEB和结构优化时,速度提升一倍预设了用于MTP力场训练的工作流模块(合金和分子结构训练参数、主动学习和MD模拟),用户使用更加友好主动学习功能现在可以用于NEB模拟,例如使用MTP研究缺陷扩散新增训练好的力场(SiC缺陷体系、In-Ga-Zn-O-H无定型和结晶体系、Hf-Ti-N-Al-O多层结构以及互扩散体系)使用MTP力场进行多层堆叠结构建模的工具现在可以在workflow builder中调用,用于计算流程 全集成的带电点缺陷和缺陷扩散模拟框架 新版本增加了新的集成工作流程,可以自动模拟晶体和非晶材料中的带电点缺陷(形成能、陷阱能级)和缺陷扩散。下面描述的所有功能都可以在GUI中使用(缺陷对除外),并且对于不是DFT模拟专家的用户来说,可以通过Workflow Builder中新的预定义块和模板轻松使用。这简化了模拟缺陷形成能、缺陷扩散和训练缺陷结构的MTP的繁琐手续。 使用LCAO基组与杂化泛函HSE06的组合可用于计算准确的带隙、形成能和陷阱能级,并以与平面波相比,LCAO/HSE06大大降低的计算成本。当模拟大型结构以避免缺陷自相互作用时,这一点尤为重要。 创建缺陷自动找到对称性独特的空位、替位、间隙和分裂间隙缺陷自动搜索对称性独特的缺陷对(使用脚本)计算前在图形界面上查看缺陷结构计算带电点缺陷自动优化并计算不同带电状态的缺陷态添加各向同性的有限尺寸修正在缺陷计算中增加声子,计算形成自由能带隙、形成能、陷阱能级和结构优化可以使用不同的DFT方法图形化分析各种缺陷性质的计算结果缺陷扩散在可能的缺陷之间自动寻找对称性独特的扩散路径,创建NEB系列结构自动优化扩散路径并选择最低能垒的扩散路径计算不同带电状态的缺陷过渡态使用图形化的缺陷扩散分析工具分析计算结果 加速分子动力学模拟结晶过程 结晶在原子时间尺度上通常是一个缓慢的过程,因此使用普通的MD模拟结晶过程非常困难。在本版本中,用户可以用新实现的加速MD方法模拟块体和界面材料中的结晶。 热解的热化学模拟 新版本扩展了如下所示的表面处理模拟流程,新增在给定温度和压力下进行热化学热解模拟步骤,以预测气相组成(平衡浓度)。 DFT改进 PAW-LCAO方法可以用于更多性质计算MullikenPopulationPartialElectronDensityLocalDensityOfStatesBaderChargesHamiltonianDerivativesMagnetic Anisotropy EnergyPAW-LCAO与HSE06泛函同时使用计算能带、总能、力、张力、结构优化等支持自旋非极化、极化、非共线自旋、自旋轨道耦合等MetaGGA SCAN和R2SCAN(也包括Hubbard U校正)现在可以用于NEGF器件模拟 紧束缚模型改进 新增的对角化方法可以直接计算费米能级附近的若干能带,大大加速能带等电子态的计算。这个方法也可以用于DFT计算 电子-声子耦合改进 形变势分析工具的重大改进,可以直接从大体系(纳米结构、界面等)的电声耦合计算中提取有效的形变势Special Thermal Displacement方法现在可以直接在GUI Workflow Builder中设置新增的声子态密度投影分析工具 电子器件模拟更新 透射分析工具改进单个能量点处的k分辨透射现在可以以Wigner-Seitz晶胞展示新增谱电流电导、热电流电导分析工具IVCharacteristics分析工具改进 STT-MRAM模拟更新 新增非零偏压下STT计算分析对象和分析工具非自洽近似下得到原子分辨的贡献在GUI workflow builder中设置MTJ计算分析工具用于分析STT新的Heisneberg分析工具分析材料和MTJ的多种性质交换耦合与距离的相关函数居里温度交换刚度磁子能带结构Dzyaloshinshii-Moria Interactions可以直接在Workflow Builder中建立MTJ模型使用Vampire模拟原子级的自旋动力学 NanoLab图形用户界面更新 新界面建模工具构建多种任意材料的多层界面选择不同的Miller指数,建立更好的界面结构设置不同层的厚度、切面、移动等 新安装框架 Linux安装文件打包为spf格式,使用Synopsys Installer安装。

QuantumATK U-2022.12 新版发布

Posted · Add Comment

MTP 机器学习力场更新 新版本继续发展 MTP 机器学习力场,可以为大体系尺寸、大时间尺度提供从头计算精度。与 DFT相比,MTP 的模拟时间缩短了 1000-10000 倍,训练完善的力场则可以做到没有任何实际的精度损失。这使得能够使用分子动力学生成新型晶体和非晶材料、合金、界面和多层堆叠的真实复杂结构,模拟热和力学性能,以及表面沉积/蚀刻和其他动力学过程。 QuantumATK 提供了一系列预先训练的力场,可以用于块体材料和界面。此外,用户可以使用内置的自动化框架生成训练数据,并为新材料定制 MTP 力场。 核心 MTP 框架更新 使用更灵活的力场参数设计,显著提高了多元素体系的精度新增主动学习的外推分级算法 Query-by-CommitteeMTP 训练流程现在在图形界面上新的 Workflow Builder 中可快速轻松地进行设置Nanolab 内置 MTP 分析工具,用于绘制和分析 MTP 数据与参考 DFT 能量、力和应力之间的相关性训练方案更新(生成合金材料的训练数据、界面训练方案的改进)MTP训练功能的改进(自动扫描非线性系数、能量权重、力和应力数据的初始猜测,指定目标样本和结构大小)CrystalPropertyValidation 分析工具,自动计算、比较和绘制 MTP 和 DFT 或任何其他计算工具组合之间的各种材料特性(例如,晶格常数、弹性常数、声子、状态方程)。 预先训练的力场 新增预先训练力场(如MgO、FeCo、W、Ta 和 FeCo 合金等的界面、钴硅化合物与界面、InGaZnO、GeSbTe重新训练的 HKMG 堆叠和界面的MTP力场,添加 Ru、Sc 和他们与 HfO2 的界面重新训练的 TiNAlO 力场,提高了精度 图形界面的多层堆叠生成工具 新 MTJ 建模工具,用于构建 MRAM 应用的多层堆叠结构HKMG 堆叠建模工具改进,改进了晶体界面适配和优化的算法,添加栅极(Sc和Ru)以及氧化物结构HKMG 和 […]

机器学习力场:模拟真实体系

Posted · Add Comment

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

Posted · Add Comment

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

Posted · Add Comment

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 V-2023.12 新版发布 QuantumATK V-2023.09 新版发布 QuantumATK U-2022.12 新版发布 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 赝势 模守恒赝势覆盖绝大多数元素(含镧系) 支持 PAW 势,在保持计算速度的同时提升计算精度 […]

机器学习力场ML-MTPs与流程自动化

Posted · Add Comment

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

Posted · Add Comment

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

Posted · Add Comment

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

Posted · Add Comment

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  

 
  • 标签

  • 关于费米科技

    费米科技以促进工业级模拟与仿真的应用为宗旨,致力于推广基于原子级别模拟技术和基于图像模型的仿真技术,为学术和工业研究机构提供研发咨询、软件部署、技术攻关等全方位的服务。费米科技提供的模拟方案具有面向应用、模型新颖、功能丰富、计算高效、简单易用的特点,已经服务于众多的学术和工业用户。

    欢迎加入我们!(点击链接)

  • 最近更新

  • 联系方式

    • 留言板点击留言
    • 邮箱:sales_at_fermitech.com.cn
    • 电话:010-80393990
    • QQ: 1732167264
  • 订阅费米科技新闻

    • 邮件订阅:
      您可以使用常用的邮件地址接收费米科技定期发送的产品更新和新闻。
      点击这里马上订阅
    • 微信订阅:
      微信扫描右侧二维码。
  •