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GPTFF (Graph-based Pretrained Transformer Force Field) は、任意の無機システムを高い精度と一般化可能性でシミュレートできます。

インストール

conda使用して新しい Python 仮想環境を作成します (必須ではありません)。 

conda create -n gptff python=3.8

次に、 GPTFFリポジトリのクローンを作成し、インストールします。 

git clone https://github.com/atomly-materials-research-lab/GPTFF.git
cd GPTFF
pip install .

使用法

高速エネルギー(eV)、力(eV/Å)、応力(GPa)の計算: 

 from gptff . model . mpredict import ASECalculator
from pymatgen . core import Structure
from pymatgen . io . ase import AseAtomsAdaptor

model_weight = "pretrained/gptff_v1.pth"
device = 'cuda' # or cpu
p = ASECalculator ( model_weight , device ) # Initialize the model and load weights

adp = AseAtomsAdaptor ()
struc = Structure . from_file ( 'POSCAR_structure' )
atoms = adp . get_atoms ( struc )
atoms . set_calculator ( p )

energy = atoms . get_potential_energy () # unit (eV)
forces = atoms . get_forces () # unit (eV/Å)
stress = atoms . get_stress () # unit (GPa)

構造の最適化:

格子ベクトルが変更される

 from gptff . model . mpredict import ASECalculator
from pymatgen . core import Structure
from pymatgen . io . ase import AseAtomsAdaptor
from ase . optimize . fire import FIRE
from ase . constraints import ExpCellFilter , StrainFilter

model_weight = "pretrained/gptff_v1.pth"
device = 'cuda' # or cpu
p = ASECalculator ( model_weight , device ) # Initialize the model and load weights


struc = Structure . from_file ( 'POSCAR_structure' ) # Read structure

adp = AseAtomsAdaptor ()
atoms = adp . get_atoms ( struc )
atoms . set_calculator ( p )

optimizer = ExpCellFilter ( atoms ) 

FIRE ( optimizer ). run ( fmax = 0.01 , steps = 100 )

格子ベクトルは変更されず、原子位置のみが最適化されます。 

 from gptff . model . mpredict import ASECalculator
from pymatgen . core import Structure
from pymatgen . io . ase import AseAtomsAdaptor
from ase . optimize . fire import FIRE
from ase . optimize . bfgs import BFGS

model_weight = "pretrained/gptff_v1.pth"
device = 'cuda' # or cpu
p = ASECalculator ( model_weight , device ) # Initialize the model and load weights


struc = Structure . from_file ( 'POSCAR_structure' ) # Read structure

adp = AseAtomsAdaptor ()
atoms = adp . get_atoms ( struc )
atoms . set_calculator ( p )

optimizer = BFGS ( atoms )
optimizer . run ( fmax = 0.01 , steps = 1000 )

分子動力学 (ASE):後でGPTFFでLAMMPSサポートする予定です。 

 from gptff . model . mpredict import ASECalculator
from pymatgen . core import Structure
from pymatgen . io . ase import AseAtomsAdaptor
from ase import Atoms , units
from ase . md . nvtberendsen import NVTBerendsen
import os

model_weight = "pretrained/gptff_v1.pth"
device = 'cuda' # or cpu
p = ASECalculator ( model_weight , device ) # Initialize the model and load weights


struc = Structure . from_file ( 'POSCAR_structure' ) # Read structure

adp = AseAtomsAdaptor ()
atoms = adp . get_atoms ( struc )
atoms . set_calculator ( p )

save_dir = './results_path'
os . makedirs ( save_dir , exist_ok = True )

temp = 430 # unit (K)
dyn = NVTBerendsen ( atoms = atoms , 
                   timestep = 2 * units . fs ,
                   temperature = temp , # unit (K)
                   taut = 200 * units . fs , 
                   loginterval = 20 , # Save md information and trajectory every 20 steps
                   logfile = os . path . join ( save_dir , f'output.txt' ),  # Information printer
                   trajectory = os . path . join ( save_dir , f'Li3PO4_nvt_out_ { temp } K.trj' ), # Trajectory recorder
                   append_trajectory = True )
dyn . run ( 100000 )

モデルのトレーニング

config.jsonトレーニング パラメーターであり、このファイルでデータ パスを指定できます。 

gptff_trainer config.json

データ

独自のデータセットに基づいて力場を事前トレーニングまたは微調整したい場合は、以下のように独自のデータセットを準備できます。

データセットは.csv形式のファイルに保存する必要があり、いくつかの列があります。

struct_id : 一意の構造 ID、例: 0、1、2、...

energy : 構造の全エネルギー (eV)

forces : 各原子の力 (eV/Å)

stress : 構造の応力 (kBar、VASP 応力出力と直接一致)

structure : 構造体の dict 形式。 

 from pymatgen . core import Structure
struc = Structure . from_file ( 'POSCAR' )
struc_data = struc . as_dict ()

fold : どのフォールドをトレーニングするか、どのフォールドを検証するかを指定できます。 config.json でfoldを0に設定した場合、 fold !=0はトレーニング データセット、 fold == 0検証データセットになります。

ref_energy : 構造の基準エネルギー。たとえば、構造式が Li2O4 の場合、Li2O4 の ref_energy は次のとおりです。atom_refs[3] * 2 + atom_refs[8] * 4。3 と8 3と O の原子オーダーです。 2と4構造内の原子番号です。

事前トレーニングしたモデルのatom_refsは次のとおりです。 

 atom_refs = np . array ([ 
       0.00000000e+00 , - 3.46535853e+00 , - 7.56101906e-01 , - 3.46224791e+00 ,  
       - 4.77600176e+00 , - 8.03619240e+00 , - 8.40374071e+00 , - 7.76814618e+00 ,
       - 7.38918302e+00 , - 4.94725878e+00 , - 2.92883670e-02 , - 2.47830716e+00 ,
       - 2.02015956e+00 , - 5.15479820e+00 , - 7.91209653e+00 , - 6.91345095e+00 ,
       - 4.62278149e+00 , - 3.01552069e+00 , - 6.27971322e-02 , - 2.31732442e+00 ,
       - 4.75968073e+00 , - 8.17421803e+00 , - 1.14207788e+01 , - 8.92294483e+00 ,
       - 8.48981509e+00 , - 8.16635547e+00 , - 6.58248850e+00 , - 5.26139665e+00 ,
       - 4.48412068e+00 , - 3.27367370e+00 , - 1.34976438e+00 , - 3.62637456e+00 ,
       - 4.67270042e+00 , - 4.13166577e+00 , - 3.67546394e+00 , - 2.80302539e+00 ,
        6.47272418e+00 , - 2.24681188e+00 , - 4.25110577e+00 , - 1.02452951e+01 ,
       - 1.16658385e+01 , - 1.18015760e+01 , - 8.65537518e+00 , - 9.36409198e+00 ,
       - 7.57165084e+00 , - 5.69907599e+00 , - 4.97159232e+00 , - 1.88700594e+00 ,
       - 6.79483530e-01 , - 2.74880153e+00 , - 3.79441765e+00 , - 3.38825264e+00 ,
       - 2.55867271e+00 , - 1.96213610e+00 ,  9.97909972e+00 , - 2.55677995e+00 ,
       - 4.88030347e+00 , - 8.86033743e+00 , - 9.05368602e+00 , - 7.94309693e+00 ,
       - 8.12585485e+00 , - 6.31826210e+00 , - 8.30242223e+00 , - 1.22893251e+01 ,
       - 1.73097460e+01 , - 7.55105974e+00 , - 8.19580521e+00 , - 8.34926874e+00 ,
       - 7.25911206e+00 , - 8.41697224e+00 , - 3.38725429e+00 , - 7.68222088e+00 ,
       - 1.26297007e+01 , - 1.36257602e+01 , - 9.52985029e+00 , - 1.18396814e+01 ,
       - 9.79914325e+00 , - 7.55608603e+00 , - 5.46902454e+00 , - 2.65092136e+00 ,
        4.17472161e-01 , - 2.32548971e+00 , - 3.48299933e+00 , - 3.18067109e+00 ,
        3.57605604e-15 ,  9.96350211e-16 ,  1.18278079e-15 , - 1.44201673e-15 ,
       - 6.73760309e-18 , - 5.48347781e+00 , - 1.03346396e+01 , - 1.11296117e+01 ,
       - 1.43116273e+01 , - 1.47003999e+01 , - 1.54726487e+01 ])

または、独自のatom_refsを適合させることもできます。

トレーニング設定

ファイルconfig.jsonはトレーニング設定が含まれています。

  • ワーカー: データローダーのワーカーの数
  • epochs: トレーニング エポックの数
  • batch_size: トレーニングのバッチ サイズ、1 つのステップ (バッチ) で使用される構造体の数
  • node_feature_len: ノード(原子)の特徴長のサイズ
  • edge_feature_len: エッジ(ボンド)フィーチャー長のサイズ
  • n_layers: GPTFF モデルの層数
  • デバイス: cpuまたはcuda
  • val_fold: トレーニング中のラベル検証データ
  • transformer_activate: transformerブロックをアクティブにするかどうか
  • Weight_energy: エネルギーの重み係数
  • Weight_force: 力の重み係数
  • Weight_stress: 応力の重み係数。応力データがない場合は0に設定してください。

参照

GPTFF が役立つと思われた場合は、記事を引用してください。 

 @article{XIE2024,
title = {GPTFF: A high-accuracy out-of-the-box universal AI force field for arbitrary inorganic materials},
journal = {Science Bulletin},
year = {2024},
issn = {2095-9273},
doi = {https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.08.039},
url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927324006327},
author = {Fankai Xie and Tenglong Lu and Sheng Meng and Miao Liu},
keywords = {Data Science, Molecular Dynamics, Graph Neural Network, Universal Fore Field},
}
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