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通用图深度学习原子间潜在的元素周期表

自然计算科学体积2,页面718 - 728 (2022年)引用这篇文章

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文摘

原子间势(iap)描述原子的势能面,是原子论的一个基本输入模拟。然而,现有的iap也安装在狭窄的化学反应或不准确的通用应用程序。这里我们报告一个普遍IAP基于图的材料与三体相互作用(M3GNet)神经网络。M3GNet IAP训练的大规模数据库执行的结构松弛材料项目在过去的十年里,已经广泛应用于结构弛豫,动态模拟和属性预测材料在不同化学空间。180万材料的筛选3100万假想的晶体结构被确定潜在的稳定对现有基于M3GNet能量晶体材料项目。前2000材料的能量高于最低的凸包,1578人使用密度泛函理论计算验证是稳定的。这些结果证明机器learning-accelerated通路的发现synthesizable材料特殊属性。

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图1:示意图的潜力和主要的计算多体的图块。
图2:MPF.2021.2.8数据集的分布。
图3:测试数据集上的预测模型相比,DFT计算。
图4:放松M3GNet的晶体结构。
图5:使用M3GNet发现稳定的材料。

数据可用性

通用IAP的训练数据是可用的https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19470599(ref。61年)。328年的声子色散曲线动态稳定的材料可用https://doi.org/10.6084/m9.figshare.20217212(ref。62年)。在这项研究中所使用的“数据库是一个商业产品,不能共享。假设所有生成的化合物和相应M3GNet提供预测http://matterverse.ai。可以通过访问每个材料的详细信息页面https://matterverse.ai/details/mv-id范围从0到31664854,id。源数据本文提供的。

代码的可用性

M3GNet可用的源代码https://github.com/materialsvirtuallab/m3gnet和https://doi.org/10.5281/zenodo.7141391(ref。63年)。

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下载参考

确认

这项工作主要是材料支持的项目,由美国能源部资助,办公室,办公室基本能源科学、材料科学与工程部门号合同下。KC23MP DE-AC02-05-CH11231:材料项目计划。的锂超离子导体分析的部分工作是由LG能源解决方案通过前沿研究实验室(FRL)计划。这项工作用了极端的科学和工程发现环境(XSEDE),由国家科学基金会支持(格兰特没有aci - 1548562)。投资者没有参与研究设计、数据收集和分析,决定发布或准备手稿。

作者信息

作者和联系

  1. 纳米工程部门,加州大学圣地亚哥,加州,美国

    气陈& Shyue平王

作者
  1. 陈气
    看来作者出版物

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  2. Shyue萍昂
    看来作者出版物

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贡献

贝和S.P.O.构思和设计工作。林祖嘉实现模型并进行分析。林祖嘉S.P.O.写手稿和促成了讨论和修改。

相应的作者

对应到陈气或Shyue萍昂。

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有经济利益。

同行评审

同行审查的信息

自然计算科学谢谢郑伊健Cubuk和其他匿名审稿人(s)为他们的贡献的同行评审工作。处理编辑:杰锅,在合作的自然计算科学团队。同行审查报告是可用的。

额外的信息

出版商的注意施普林格自然保持中立在发表关于司法主权地图和所属机构。

扩展数据

补充信息

补充信息

补充无花果。1-13,部分1 - 7和表1 - 5。

同行审查文件

源数据

源数据图2

表Figure_2a: 2 d外力分布计算表Figure_2b: 2 d能源压力分布计算表Figure_2c:径向分布表Figure_2d:元素数量数据集。

源数据图3

表Figure_3a: DFT vs M3GNet能源表Figure_3b: DFT vs M3GNet力量表Figure_3c: DFT应力vs M3GNet应力表Figure_3g: DFT DOS中心vs M3GNet DOS中心表Figure_3h: DFT德拜温度vs M3GNet德拜温度。

源数据图4

表Figure_4a:体积变化与模型放松和没有放松表Figure_4b: M3GNet能量之间的能量差和DFT基态能量利用DFT初始结构,M3GNet-relaxed结构和DFT-relaxed结构。

源数据图5

表Figure_5a:签署Ehull M3GNet和DFT病例和氧化的情况下表Figure_5b:稳定材料比率对所有和氧化情况下DFT Ehull阈值的函数。表Figure_5c: M3GNet能源vs DFT的所有情况。表Figure_5d: M3GNet能源vs DFT的氧化情况。

源数据扩展数据图1

表a-special_points:特殊高对称点的声子色散曲线和高对称标签表a-high_symmetry_line - {d}:距离和频率不同的振动模式。d从0到最大数量的对称线考虑声子色散曲线。面板b, c, d存储在表{x}不同寻常点,表{x} -high_symmetry_line——{d}x= b, c, d。

权利和权限

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陈,C。,Ong, S.P. A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table.Nat第一版Sci2,718 - 728 (2022)。https://doi.org/10.1038/s43588 - 022 - 00349 - 3

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