SevenNet はグラフニューラルネットワークによる原子間ポテンシャルを提供し、学習済みモデル、微調整、ASE・LAMMPS 連携に対応します。
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原子間相互作用の学習モデルとシミュレーション用インターフェースを組み合わせたプロジェクトです。並列分子動力学には LAMMPS を使用し、自律 Agent とは区別します。
制約
LAMMPS、CUDA、モデル固有の依存関係は公式手順で確認してください。コードのライセンスとは別に、重みの適用範囲と条件を確認する必要があります。
導入手順と学習済みモデルの資料を読み、対象に合う重みを選びます。ASE の例から始め、並列計算が必要な場合に LAMMPS を設定してください。
Allegro は NequIP の拡張として E(3) 等変原子間ポテンシャルを実装し、文書化された GPU 高速化オプションと、LAMMPS シミュレーション用の独立したプラグインを提供します。
計算化学 · 材料探索
ASE は原子シミュレーション向け Python ライブラリで、共通の計算器インターフェースを通じて従来の計算コードと外部の機械学習ポテンシャルを接続します。
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computational-chemistry-agent-skills コレクションに含まれる ASE ルーティング Skill。ワークフローの準備と計算器の設定を分け、実行は別の担当先に委任します。
計算化学 · 材料探索
Cantera Skill (K-Dense) は、均相着火計算の手順と Python ヘルパーを提供し、機構の出典記録、保存則の診断、数値的な細分化チェックを含みます。
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ChemAgent (AI4Chem) は化学・材料分野でのツール利用を目的とする研究フレームワークであり、木探索による計画、ツール実行、ChemToolBench に基づく学習を扱う CheMatAgent 論文と関連しています。
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ChemAgentは、問題を分解し再利用可能なメモリを検索する化学推論研究フレームワークです。メモリプールの構築とSciBench実験の実行に使えるコードが公開されています。
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ASE 結晶に確認済み SevenNet 計算器を接続し、エネルギーと力を計算して、収束状態を記録する限定ステップの固定セル最適化を行います。
SevenNet + ASE
材料研究
Python
セットアップを見る →材料研究向けのポテンシャルとフレームワークを、学習領域、出力、計算器、資産の権利、参照検証から比較します。
ASE計算器、固定・可変セル、力の収束と、機械学習ポテンシャルの緩和成功後に必要な科学的検証を理解します。