PaddlePaddle/PaddleMaterials

🚀 PaddleMaterials — Nền tảng AI toàn diện cho khoa học vật liệu

PaddleMaterials cung cấp 50+ mô hình tiền huấn luyện và hỗ trợ đa phần cứng, tích hợp 6 nhiệm vụ AI4Materials trong một khung thống nhất.

PaddleMaterials (PPMat) là một bộ công cụ AI4Materials end-to-end được xây dựng trên nền tảng PaddlePaddle. Nó là nền tảng thuần hoá dữ liệu và cơ chế cho phát triển và triển khai các mô hình nền tảng trong khoa học vật liệu, giúp nghiên cứu viên xây dựng mô hình AI hiệu quả và tăng tốc khám phá vật liệu.

✨ Điểm nổi bật

• Dự báo tính chất (PP): Dự báo năng lượng tạo thành, băng thông, môđun biến dạng từ cấu trúc vật liệu.
• Tạo cấu trúc (SG): Tạo ra các cấu trúc tinh thể mới bằng mô hình phân giải.
• Tiềm năng liên nguyên tử ML (MLIP): Mô hình thay thế DFT để mô phỏng động lực học phân tử.
• Cấu trúc điện tử (ES): Dự báo mật độ điện tử và các tính chất cấu trúc điện tử.
• Giải mã phổ (SE): Tái tạo cấu trúc phân tử từ phổ NMR.
• Tăng cường phổ (SPEN): Tăng cường tín hiệu hình ảnh STEM và phổ.
• Hỗ trợ 50+ mô hình tiền huấn luyện: Bao gồm MEGNet, MatterGen, CHGNet, DiffNMR, SFIN và nhiều mô hình khác.
• Đa phần cứng: Hỗ trợ đầy đủ GPU NVIDIA, GPU MetaX và CPU Intel.

💡 Vì sao đáng chú ý

PaddleMaterials khác biệt bằng việc tích hợp đa dạng nhiệm vụ AI4Materials trong một khung thống nhất, từ dự báo tính chất đến tạo cấu trúc và mô phỏng động lực học. Với hơn 50 mô hình tiền huấn luyện và nhiều bộ dữ liệu chất lượng, nó rút ngắn thời gian phát triển mô hình AI cho nhà khoa học vật liệu. Phù hợp cho nghiên cứu viên muốn khám phá vật liệu mới nhanh chóng và hiệu quả.

#AI4Materials #PaddlePaddle #MaterialScience #MachineLearning #TiniX