步骤6: 应用机器学习力场 一旦模型训练完成,您就可以使用它来进行计算,替代 VASP 的昂贵计算。 predicted_energies=model.predict(new_features)# 新特征 1. 注释:用训练好的模型预测新特征的能量。 流程总结图示 20%20%20%20%10%10%机器学习力场应用步骤准备初始数据数据预处理特征提取选择和训练模型验证模型应用...
***NPT 模版#AIMDNSW = 1000000 (Max ionic steps)POTIM =2 #一步多少fsIBRION = 0 #开启AIMDSMASS = 2 #默认开启NPTMDALGO = 3 #默认开启NPTISIF = 3 #最好打开 数据输出全面PMASS = 100 #一直默认LANGEVIN_GAMMA_L = 100 #一直默认LANGEVIN_GA, 视频播放量 6399、
模型训练: 选择合适的机器学习模型(如神经网络、支持向量机等)进行训练。 模型评估: 通过交叉验证等方式评估模型的性能。 预测与应用: 利用训练后的模型进行能量预测、分子动力学模拟等。 实际问题示例 假设我们要训练一个机器学习力场来预测磷酸铁锂(LiFePO4)的能量。我们可以遵循以下步骤来完成这个过程。 1. 数据采...
1.在AIMD计算过成中通过机器学习经行力场训练 因为没有现成的液态硅结构,所以例子先从一个具有64个原子的晶体硅超胞开始创建该结构。温度设置为2000 K,以便在MD运行中快速熔化晶体。为了大幅提高模拟速度,该例子利用即时机器学习技术(on-the-fly machine learning)。大部分基于第一性原理的步骤将被非常快速的力场替代。
机器学习采用VASP.6.3中的集成模块开展，针对每种还原态和氧化态，作者都构建了MLFF和Δ-ML模型。所有MLFF模型都是利用作者开发的主动学习算法在400 K下生成的。图文导读 电子的化学势计算需要通过FP所使用的真空能级进行确定，考虑到周期体系下真空能级难以直接获取，作者使用相对于真空能级固定的H2O中O 1s能级作为...
这些与高效的 Broyden 和 Pulay 密度混合方案相结合,以加速自洽循环。新版vasp.6.3.0支持on-the-fly机器学习力场。比其他许多软件如GAP-SOAP,DeepMD-Kit,KRR系列等方法都要先进。但当然,实测效果需要进一步测试。 新增功能主要有: This release consists of the source files of vasp.6.3.0 and vdW-DF kernels....
机器学习采用VASP.6.3中的集成模块开展,针对每种还原态和氧化态,作者都构建了MLFF和Δ-ML模型。所有MLFF模型都是利用作者开发的主动学习算法在400 K下生成的。 图文导读 电子的化学势计算需要通过FP所使用的真空能级进行确定,考虑到周期体系下真空能级难以直接获取,作者使用相对于真空能级固定的H2O中O 1s能级作为参考...
但对于较大的体系,AIMD的耗时相对较长,对很多科研工作者而言都是一个难题。VASP6版本的一个重要的功能——实时机器学习力场(MLFF)能够解决这一难题,能大幅加速分子动力学模拟。因此,自从此功能推出以来,始终具有很高的关注度。 由于之前人数爆满,反响热烈,为了让更多用户了解全新的MLFF功能,我们决定于7月31日增办一...
本文主要介绍了如何在VASP官网教程中利用机器学习生成并应用液态硅的势场。首先，通过在AIMD计算中训练机器学习模型，从一个64原子的晶体硅超胞开始，设定高温以加速熔化过程。采用即时机器学习技术，减少基于第一性原理的计算步骤，通过10000步弛豫后得到CONTCAR文件，作为后续ML模拟的起点。生成的机器学习输出...
VASP 6新增的实时机器学习力场(MLFF)功能自推出以来始终保持着很高的关注度。此功能使用机器学习加速从头算分子动力学模拟,能将模拟效率提升数十倍,同时生成的力场能用于多种理化性质的计算,也可以进一步训练和优化。 MedeA VASP模块除机器学习基础功能之外,还具有以下优势: ...