Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
🌟 MatterSim: DL-модель для предсказания свойств материалов от Microsoft.

MatterSim - усовершенствованная модель глубокого обучения в области материаловедения, предназначенная для моделирования свойств материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений. Она способна точно предсказывать свойства материалов по всей периодической таблице в диапазоне температур от 0 до 5000K и давления до 1000GPa.

MatterSim использует архитектуру M3GNet, которая включает в себя двух- и трехчастичные взаимодействия. Модель обучается с использованием функции потерь, учитывающей энергию на атом, вектор силы на каждом атоме и напряжение.

Особенность MatterSim - способность к активному и непрерывному обучению. Модель способна оценивать неопределенность своих прогнозов и выбирать структуры для активного обучения, что полезно для повышения точности моделирования сложных систем. MatterSim может быть настроена для моделирования на произвольном уровне теории.

Модель демонстрирует высокую точность в предсказании свободной энергии Гиббса и 10-кратное улучшение точности по сравнению с универсальными силовыми полями, обученными на траекториях релаксации на наборах данных MPF-TP и Random-TP.

Модель может быть точно настроена для атомистических симуляций на желаемом уровне теории или для прямых предсказаний "структура-свойство"с сокращением требований к данным до 97%.

▶️В релизе представлены 2 версии модели:

🟢MatterSim-v1.0.0-1M - мини-версия модели, которая работает быстрее;
🟢MatterSim-v1.0.0-5M - увеличенная версия, которая является более точной.

⚠️ Рекомендуется устанавливать MatterSim с помощью mamba или micromamba, поскольку conda может работать значительно медленнее при разрешении зависимостей в environment.yaml.

▶️ Установка и использование на примере ASE калькулятора:

# Install package with the latest version
pip install git+https://github.com/microsoft/mattersim.git

# Create env via mamba
mamba env create -f environment.yaml
mamba activate mattersim
uv pip install -e .
python setup.py build_ext --inplace

# Minimal example using ASE calculator
import torch
from ase.build import bulk
from ase.units import GPa
from mattersim.forcefield import MatterSimCalculator

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Running MatterSim on {device}")

si = bulk("Si", "diamond", a=5.43)
si.calc = MatterSimCalculator(device=device)
print(f"Energy (eV) = {si.get_potential_energy()}")
print(f"Energy per atom (eV/atom) = {si.get_potential_energy()/len(si)}")
print(f"Forces of first atom (eV/A) = {si.get_forces()[0]}")
print(f"Stress[0][0] (eV/A^3) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0]}")
print(f"Stress[0][0] (GPa) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0] / GPa}")


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Модель
🟡Документация
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #Mattersim #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/pro_python_code/1629
Create:
Last Update:

🌟 MatterSim: DL-модель для предсказания свойств материалов от Microsoft.

MatterSim - усовершенствованная модель глубокого обучения в области материаловедения, предназначенная для моделирования свойств материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений. Она способна точно предсказывать свойства материалов по всей периодической таблице в диапазоне температур от 0 до 5000K и давления до 1000GPa.

MatterSim использует архитектуру M3GNet, которая включает в себя двух- и трехчастичные взаимодействия. Модель обучается с использованием функции потерь, учитывающей энергию на атом, вектор силы на каждом атоме и напряжение.

Особенность MatterSim - способность к активному и непрерывному обучению. Модель способна оценивать неопределенность своих прогнозов и выбирать структуры для активного обучения, что полезно для повышения точности моделирования сложных систем. MatterSim может быть настроена для моделирования на произвольном уровне теории.

Модель демонстрирует высокую точность в предсказании свободной энергии Гиббса и 10-кратное улучшение точности по сравнению с универсальными силовыми полями, обученными на траекториях релаксации на наборах данных MPF-TP и Random-TP.

Модель может быть точно настроена для атомистических симуляций на желаемом уровне теории или для прямых предсказаний "структура-свойство"с сокращением требований к данным до 97%.

▶️В релизе представлены 2 версии модели:

🟢MatterSim-v1.0.0-1M - мини-версия модели, которая работает быстрее;
🟢MatterSim-v1.0.0-5M - увеличенная версия, которая является более точной.

⚠️ Рекомендуется устанавливать MatterSim с помощью mamba или micromamba, поскольку conda может работать значительно медленнее при разрешении зависимостей в environment.yaml.

▶️ Установка и использование на примере ASE калькулятора:

# Install package with the latest version
pip install git+https://github.com/microsoft/mattersim.git

# Create env via mamba
mamba env create -f environment.yaml
mamba activate mattersim
uv pip install -e .
python setup.py build_ext --inplace

# Minimal example using ASE calculator
import torch
from ase.build import bulk
from ase.units import GPa
from mattersim.forcefield import MatterSimCalculator

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Running MatterSim on {device}")

si = bulk("Si", "diamond", a=5.43)
si.calc = MatterSimCalculator(device=device)
print(f"Energy (eV) = {si.get_potential_energy()}")
print(f"Energy per atom (eV/atom) = {si.get_potential_energy()/len(si)}")
print(f"Forces of first atom (eV/A) = {si.get_forces()[0]}")
print(f"Stress[0][0] (eV/A^3) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0]}")
print(f"Stress[0][0] (GPa) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0] / GPa}")


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Модель
🟡Документация
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #Mattersim #Microsoft

BY Python RU







Share with your friend now:
tg-me.com/pro_python_code/1629

View MORE
Open in Telegram


Python RU Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.

However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.

Python RU from it


Telegram Python RU
FROM USA