CANN材料性质预测与结构生成

材料性质预测与材料结构生成Material Property Prediction Structure Generation【免费下载链接】mat-chem-sim-pred面向工业领域聚焦计算仿真、预测两大核心场景构建面向流程工业机理数据双轮驱动的领域计算层推动AI for Science在材料化学领域的深度应用。项目地址: https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred领域简介材料性质预测与结构生成是计算材料科学的核心课题旨在通过数据驱动的方法加速新材料发现与性能评估。传统方法依赖第一性原理计算DFT或经典力场模拟计算成本高、通量低近年来基于机器学习的材料模型在保持预测精度的同时将推理速度提升数个数量级。本方向承接 模拟 → 数据 → 预测 → 设计 → 优化 链路中的数据产出与预测环节上游分子动力学/DFT 模拟产出结构-性质数据本方向则利用这些数据构建材料性质预测模型和逆向结构生成模型支撑催化剂筛选、电池材料设计、聚合物开发等化工场景。关键模型与算法晶体图神经网络Crystal GNN以晶体结构为输入的图神经网络原子为节点、键为边在网络的消息传递过程中学习局部化学环境与长程有序性的联合表征CGCNNCrystal Graph Convolutional Neural Network最早将图卷积引入晶体性质预测的模型预测带隙、形成能、体积模量等目标性质。Xie Grossman,Phys. Rev. Lett.2018。MEGNetMatErials Graph Network引入多图原子图、键图、全局状态图架构支持多任务学习。Chen et al.,J. Am. Chem. Soc.2019。GATGNNGlobal Attention Transformer GNN在消息传递中引入注意力机制区分不同化学环境对目标性质的贡献。Louis et al.,npj Comput. Mater.2020。这些模型通常在大规模公开数据集如 Materials Project、OQMD、NOMAD上预训练可迁移至小样本化工材料体系。材料描述符计算在 ML 模型之外基于物理启发的描述符Descriptor依然是高通量筛选的重要工具组分描述符元素比例、电负性差、平均原子半径、价电子数结构描述符配位数、多面体扭曲度、键长分布、孔隙率电子描述符d 带中心、Bader 电荷、态密度矩描述符可以独立回归性质也可作为 GNN 输入特征或特征工程补充。晶体结构生成模型逆向设计——给定目标性质生成满足条件的稳定晶体结构Diffusion 模型在原子坐标和晶格参数上定义扩散过程如 CDVAE、DiffCSP从噪声逐步去噪得到合理结构。Xie et al.,ICLR2022; Jiao et al.,NeurIPS2023。Flow 模型基于归一化流的可逆结构生成支持条件生成给定元素组成和空间群。Courbet et al.,Sci. Adv.2022。GAN/VAE 方法较早期的尝试生成质量不及 Diffusion 模型但推理速度更快。相图预测与相变识别聚类 热力学模型从 MD/DFT 数据中识别有序相和无序相结合 CALPHAD 方法预测相图和相变温度。主动学习驱动的相图构建在选择性子集上采样减少 DFT 计算量增量构建精确相边界。聚合物性质预测Polymet / GNN for polymer将聚合物表示为重复单元序列图预测玻璃化温度Tg、介电常数、气体渗透率、结晶度等。手性/立构规整性编码在嵌入层区分等规、间规、无规立构。配方-结构-性能关联化工配方设计中的多模态融合输入模态配方组成表格、工艺参数温度、压力、时间、微观结构图像SEM/TEM融合策略以 Transformer 或交叉注意力网络为骨干输出宏观性能强度、硬度、催化活性典型化工应用应用场景关键模型目标性质催化剂筛选CGCNN / GATGNN吸附能、反应势垒、d 带中心电池电极/电解质设计MEGNet / Diffusion 生成离子电导率、带隙、形成能高分子材料开发Polymer GNNTg、模量、气体渗透率合金/金属玻璃描述符 GP 回归强度、韧性、腐蚀电位相变材料筛选主动学习 相图模型相变温度、潜热相关资源Materials Projecthttps://next-gen.materialsproject.org/约 15 万无机晶体结构及性质数据OQMDhttps://oqmd.org/约 100 万材料条目NOMADhttps://nomad-lab.eu/DFT 原始数据仓库MatBenchhttps://matbench.materialsproject.org/材料性质预测基准本仓库中的定位本方向规划中的算子/模型包括材料晶体图神经网络CGCNN / MEGNet / GATGNN推理算子材料描述符批量化计算算子组分/结构/电子描述符晶体结构生成模型Diffusion / Flow推理算子相图预测与相变识别算子聚合物性质预测算子Polymer GNN配方-结构-性能多模态融合算子详细规划请参见 roadmap.md。【免费下载链接】mat-chem-sim-pred面向工业领域聚焦计算仿真、预测两大核心场景构建面向流程工业机理数据双轮驱动的领域计算层推动AI for Science在材料化学领域的深度应用。项目地址: https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考