Open Materials 2024是什么?一文让你看懂Open Materials 2024的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Open Materials 2024概述简介

Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta推出的包含超过1.1亿个结构的密度泛函理论(DFT)计算的大型开放数据集,专注于无机材料的结构和成分多样性。附带预训练的图神经网络模型EquiformerV2,模型在Matbench Discovery排行榜上展现了优异的性能,能预测材料的基态稳定性和形成能,推动AI在材料科学领域的应用。

Open Materials 2024的功能特色

大规模数据集提供:提供超过1.1亿个结构的密度泛函理论(DFT)计算数据,数据覆盖广泛的无机材料,为材料研究提供丰富的数据基础。

材料发现加速:加速新材料的发现和设计过程,相比于传统计算方法或实验方法,更有效地探索化学空间。

预训练模型支持:提供基于图神经网络(GNN)的预训练模型EquiformerV2,模型在预测材料的基态稳定性和形成能方面表现出色。

Open Materials 2024的技术原理

密度泛函理论(DFT):用DFT进行计算,这是一种计算量子力学方法,用在模拟电子结构,特别是多电子体系的基态。

图神经网络(GNN):OMat24的EquiformerV2模型基于GNN架构,这是一种深度学习模型,能有效处理图结构数据,适于分子和晶体结构的表示和性质预测。

数据增强和去噪:基于非平衡结构去噪(DeNS)等技术,增强模型对非平衡状态材料的泛化能力,提高模型的鲁棒性和准确性。

大规模训练和微调:模型在大规模数据集上进行预训练,在特定数据集上进行微调,适应不同的预测任务和提高性能。

高性能计算资源:基于高性能计算资源进行大规模DFT计算和模型训练,是处理和分析OMat24中庞大数据量的关键。

Open Materials 2024项目介绍

项目官网:https://ai.meta.com/blog/fair-news-segment-anything-2-1-meta-spirit-lm-layer-skip-salsa-sona/

HuggingFace模型库:

数据:https://huggingface.co/datasets/fairchem/OMAT24

模型:https://huggingface.co/fairchem/OMAT24

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2410.12771

Open Materials 2024能做什么?

新材料发现:用AI加速未知材料的发现,特别是在能源、电子和催化等领域。

材料属性预测:预测材料的电子结构、机械性能、热稳定性等关键属性。

能源存储与转换:寻找和设计更好的电池材料、燃料电池催化剂和太阳能材料。

环境科学:开发用于直接空气捕获(DAC)的新型吸附剂,帮助缓解气候变化。

计算材料科学:提供一个大规模的数据集,用于训练和验证计算材料科学中的机器学习模型。

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