机器学习力场

简介

从新版本开始,QuantumATK 支持 Moment Tensor Potential(MTP)力场,可以用各种情形的结构优化、分子动力学等。QuantumATK提供直观易用的 MTP 力场训练、验证和使用模块,方便研究者构建针对自己研究体系的力场参数集。

QuantumATK中的机器学习力场

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。

实例教程

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。

QuantumATK中包含了一些预先训练好的MTP力场,并用于以下复杂结构的建模实例中:

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代表性文章

各版本更新内容参见: