6月16日一同探讨PWmat—MLFF机器学习在分子动力学中的应用

直播预告

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PWmat—MLFF机器学习在分子动力学中的应用

日期和时间

2022年6月16日  /  14:00   星期四  （线上）

讨论方向

1. 理论背景

特征的产生

线性模型

VV模型

KFNN模型

KFDP模型

2. 实际操作

数据预处理

如何处理PWmat格式的分子动力学数据

如何处理VASP格式的分子动力学数据

训练

如何判断训练模型的质量

分子动力学计算

PWmat框架下的分子动力学计算

LAMMPS框架下的分子动力学计算

直播地址

腾讯会议：815-633-428

预约直播，精彩内容不易错过

背景介绍

我们都知道从第一性原理出发的分子动力学（Ab Initio Molecular Dynamics, AIMD）计算，需要消耗大量时间和计算资源。但另一方面，体系中每个原子的能量，可通过考察其邻近原子的几何位置即组态（Configuration）近似得到。因此借助机器学习的方法，辅助已有的第一性原理计算结果，有望大幅加速分子动力学计算，提高在有限计算资源内可模拟的体系的大小以及模拟的时长。

在许多特定的工业领域，PWmat-MLFF机器学习平台有望带来前所未有的改变。例如，对晶体结晶过程模拟的时长和体系规模，可以借助机器学习方法大幅提高，从而加深人们对结晶过程的认识；而机器学习也可以结合动能蒙特卡罗（Kinetic Monte Carlo），模拟各种表面生长过程；最后，机器学习也可应用于对电解液等溶剂体系的研究当中。  

PWmat—MLFF优势

PWmat—MLFF亮点一

对于扩展系统，PWmat-MLFF假设系统的总能量是系统中每个原子能量的总和。我们用不同的局域原子描述符(即所谓“特征”)来描述局部原子结构，以这些特征作为回归模型的输入，拟合原子能量。PWmat-MLFF支持的回归模型包括线性模型、VV模型(龙讯团队开发的一种独特的非线性模型)、深度神经网络(Deep NN)模型和DP-torch模型，同时也包含大部分的常用特征，用户可以任意地重新组合它们。

PWmat—MLFF亮点二

PWmat-MLFF另一个独特功能是可以结合PWmat分子动力学计算中的能量分解功能，将局域的原子能量作为输入。由于局域原子能量可以直接作为数据输入回归模型，这可以显著减少训练所需的分子动力学步数，因此可以克服机器学习需要长时间预运算来产生训练数据这一困难。在PWmat- MLFF中，总能量、局域原子能量和原子受力均可以作为训练输入。与此同时，使用市面上常规第一性原理软件的用户也可以使用PWmat-MLFF进行训练，但将无法使用PWmat的能量分解功能。

PWmat—MLFF亮点三

PWmat-MLFF是GNU License的开源平台，结构灵活，用户可以自由组合特征和训练模型，且可以根据自身需要开发新的特征以及训练模型。

 PWmat—MLFF亮点四

PWmat-MLFF 在训练过程中引入Kalman滤波器，加速训练过程。在DP-torch模型中，引入Kalman滤波器使得训练收敛的时间减少了一半。

网址：http://www.pwmat.com/mlff