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前沿论文https://hyper.ai/papersMAD 数据集含 85 种元素近 10 万个结构MAD 数据集的构建旨在为通用机器学习原子间势MLIP的训练提供一套兼具广泛化学多样性、严格数据一致性与良好实用性的高质量数据基础。其包含了原子序数 1 至 86除砹外共 85 种元素、总计 95,595 个结构并按其化学与结构特征系统划分为 8 个子集广泛涵盖了体相晶体、表面、团簇、二维材料及分子体系。数据集的核心来源于 Materials Cloud 3D 数据库的 MC3D 子集包含 33,596 个体相晶体结构。以此为基础通过引入高斯噪声扰动原子坐标生成了 MC3D-rattled 子集30,044 个结构并通过在晶体中随机重排原子种类构建了 MC3D-random 子集2,800 个结构二者专门用于增强对极端或非平衡畸变构型的覆盖。为了满足对表面与低维体系的模拟需求数据集包含了从体相切割得到的 MC3D-surface 子集5,589 个低指数晶面模型和 MC3D-cluster 子集9,071 个纳米团簇并从 Materials Cloud 2D 数据库引入了 MC2D 子集2,676 个二维晶体。分子体系方面则通过 SHIFTML-molcrys8,578 个分子晶体和 SHIFTML-molfrags3,241 个分子片段两个子集予以支撑其结构均源自权威数据库确保了样本的可靠性。在数据生成策略上MAD 采用了直接复用与结构修饰相结合的方法。MC3D、MC2D、SHIFTML-molcrys 和 SHIFTML-molfrags 等 4 个子集直接采用了已发表的结构但通过完全相同的 DFT 参数重新计算了能量与力从根本上消除了不同来源间的系统性偏差。其余子集则通过对基础结构进行物理驱动的修饰如添加噪声、重排原子、切割表面等定向拓展了构型的多样性。PET-MAD通用原子间势模型的架构与性能要点PET-MAD 模型的训练基于一套经过帕累托前沿优化Pareto Frontier Optimization的架构进行。该架构包含 2 个消息传递层每层配备 2 个 Transformer 子层使用 256 维的 token 表征、8 头多头注意力机制并最终通过一个含 512 个神经元的全连接层输出结果。为提高训练过程的稳定性在正式训练前系统会通过一个线性模型拟合并扣除能量中与原子组成相关的基线贡献。整个训练在 PyTorch 框架下借助 Metatrain 软件包完成。计算任务分布在 8 块 NVIDIA H100 GPU 上并行执行每块 GPU 的批次大小设置为 24 个结构总计训练了 1,500 个周期耗时约 40 小时。优化过程采用 Adam 优化器初始学习率设为 10⁻⁴并每经过 250 个周期减半一次。损失函数由能量与力的预测均方根误差共同构成其中能量项的权重被缩放为 0.1。训练完成后模型在训练集上达到的平均绝对误差为能量 7.3 meV / 原子作用力 43.2 meV / Å在验证集上则为能量 14.7 meV/原子作用力 172.2 meV/Å展现了优秀的拟合精度。为使通用模型能更好地适应特定化学体系PET-MAD 引入了低秩适配LoRA微调技术。与传统的全参数微调容易导致「灾难性遗忘即丧失原有通用知识」不同LoRA 技术冻结了基础模型的所有权重仅在每个注意力模块中注入两对可训练的低秩矩阵并通过一个缩放参数来调节其影响从而实现「精准改良而不失通用」的目标。在本研究中LoRA 的秩固定为 8缩放参数设为 0.5。实验表明在数据量有限的场景下经 LoRA 微调的模型表现始终优于为该体系从头训练的专用模型。即便在钛酸钡等复杂体系中微调模型也能在保持通用精度的同时产出与专用模型相当的物理可观测量因此被推荐为面向特定应用的优化方案。对于通用模型而言可靠的误差估计至关重要。PET-MAD 通过「最后一层预测刚性LLPR」方法来实现不确定性的量化。该方法通过分析模型在训练集上最后一层隐藏特征的协方差来估计新预测的后验误差几乎不产生额外计算成本。更具价值的是LLPR 允许对有限的最后一层权重进行采样形成一个轻量级的「浅层集成」从而将不确定性传递到自由能、声子色散曲线等复杂衍生量的计算中。这种方法的计算开销远低于传统的集成方法非常适合大规模原子模拟的实际需求。此外PET-MAD 提供了两种力的预测模式一种是基于自动微分反向传播从能量解析推导出力这种方式严格满足能量守恒另一种则是通过一个独立的神经网络模块直接从原子坐标预测力此种方式可将推理速度提升 2-3 倍但可能引入微小的能量不守恒。研究团队通过设计专用的多时间步积分器有效规避了后一种模式可能带来的采样误差从而在保障计算效率的同时确保了动力学模拟的可靠性。基准与实战双优以极少专属数据达到专用模型精度为全面评估 PET-MAD 性能研究团队先在 Matbench Discovery 等权威基准测试中将其与 MACE-MP-0、Orb-v2 等主流模型系统对比。为确保公平性研究人员采用 PET-MAD 兼容的 DFT 参数重算基准子集消除计算方法差异带来的偏差。测试结果如下表所示PET-MAD 仅用不足 10 万结构训练数据量比同类模型少 1-3 个数量级以 280 万中等参数量远低于 Orb-v2 的 2500 万、MACE-MP-0-L 的 1580 万在分子数据集SPICE、MD22上表现超所有对比模型无机数据集inorganic datasets中与 MatterSim-5M 等先进模型相当在含高度畸变构型的数据集上优势更显著部分模型误差达其 50 倍。基准测试结果但基准测试难以全面验证模型在复杂场景的可靠性研究团队遂选取 6 个多样化且具有挑战性的应用案例对比 PET-MAD、其 LoRA 微调模型与 PET-Bespoke 专用模型的性能。1. 固态电解质硫代磷酸锂LPS研究聚焦于其离子电导率这一关键性能。如下图所示虽然 PET-MAD 在能量和力上的验证误差4.9 meV/原子163.9 meV/Å高于 PET-Bespoke 专用模型1.2 meV/原子35.6 meV/Å但由其驱动的分子动力学模拟所预测的电导率在宽温区内与 PET-Bespoke 专用模型及微调模型的结果高度一致并准确捕捉了结构基元PS₄ 四面体旋转对离子输运的影响仅对 γ-phase 的相变温度有轻微高估。在宽温度范围内PET-MAD、其 LoRA 微调模型与 PET-Bespoke 专用模型计算得到的各相电导率2. 半导体材料砷化镓GaAs在计算其熔点时采用界面钉扎法的结果如下图显示经 LoRA 微调的 PET-MAD 与 PET-Bespoke 专用模型的预测结果完全吻合1169±3 K vs 1169±4 K。预训练通用模型的预测值1111±72 K虽略低但其误差远小于 DFT 泛函本身与实验值1511 K的固有偏差。此案例也凸显了 PET-MAD 内置的 LLPR 不确定性量化功能的价值它能以低成本评估并传递误差为结果可信度提供参考。气态和固态 GaAs 化学电位差随温度的变化3. 高熵合金CoCrFeMnNi针对其表面元素偏析行为研究发现如下图所示预训练的 PET-MAD 无需针对该体系进行专门训练便能准确再现「表面富镍、其他元素贫化」的偏析特征与参考研究定量吻合。尽管其能量误差25.8 meV/原子高于 PET-Bespoke 专用模型14.6 meV/原子但后者因训练数据有限仅 2000 结构可能存在过拟合风险PET-MAD 反而表现出更好的稳健性。高熵合金的表面过剩计算Gibbs surface excess4. 液态水与量子核效应通过路径积分分子动力学模拟PET-MAD 成功刻画了氢原子量子涨落导致的结构有序化与质子离域现象。虽然受限于其所学的 GGA 泛函精度模拟体系在室温下表现出「过冷液体」特征但在径向分布函数与热容计算上其结果与 PET-Bespoke 专用模型高度一致且其高效性使得这类计算量巨大的量子模拟更为可行。具有核量子效应的液态水径向分布函数 g 和热容 CV5. 分子晶体丁二酸的 NMR 研究PET-MAD 驱动的动力学模拟结合化学屏蔽模型成功揭示了原子核量子运动对 ¹H 核磁共振屏蔽常数分布的影响。如下图所示氢键质子的屏蔽分布在量子采样下显著展宽并下移这与基于高精度 DFT 训练的 PET-Bespoke 专用模型结论一致证明了 PET-MAD 在预测复杂功能特性方面的潜力。α 琥珀酸晶体中的化学屏蔽分布6. 铁电材料钛酸钡BaTiO₃如下图所示在 40-400K 温区的柔性胞模拟中PET-MAD 准确再现了该材料菱方-正交-四方-立方的特征相变序列。虽然因 DFT 局限预测的相变温度低于实验值但其与 PET-Bespoke 专用模型的结果偏差不足 30K。在静态介电常数计算中它也正确预测了立方相高介电、铁电相低介电的趋势。BTO 的温度相关介电响应从基准测试到多元体系应用均表明PET-MAD 能以极少专属数据实现接近 PET-Bespoke 专用模型的模拟精度可靠预测离子输运、相变及表面反应等性质。其采用的 LoRA 微调可进一步逼近 PET-Bespoke 专用模型性能而 LLPR 误差估计与双重力预测模式则确保了复杂模拟的高效与稳健从而成为一个兼具广度与深度的全能型原子间势工具。MLIPs 产学研融合推动材料研发范式变革MLIPs 领域凭借其高精度、高效率的显著优势正日益成为衔接量子化学理论前沿与产业工程应用的关键桥梁。近年来研究正从验证方法可行性走向深入拓展其能力边界。例如剑桥大学与瑞士洛桑联邦理工学院EPFL的研究团队通过融合主动学习与增强采样策略使模型能够自主探索化学反应路径上的关键过渡态构型从而在无需事先准备大量反应数据的情况下实现对催化剂活性与选择性的准确预测有效突破了现有 MLIP 在描述化学反应动态过程方面的局限。论文标题Aedes aegypti Argonaute 2 controls arbovirus infection and host mortality论文链接https://www.nature.com/articles/s41467-023-41370-y同时对现有模型的系统性评估与机理揭示也在持续深化。加州大学团队针对 M3GNet、CHGNet 及 MACE-MP-0 等主流通用 MLIPs 进行了全面评测涵盖表面能、缺陷形成能、声子谱及离子迁移势垒等一系列材料性质。研究发现这些模型在涉及高能态或非平衡构型的任务中普遍存在对能量和力的系统性低估这为进一步改进模型训练策略与数据构建指明了方向。论文标题Systematic softening in universal machine learning interatomic potentials论文链接https://www.nature.com/articles/s41524-024-01500-6综上MLIPs 领域的发展已步入一个从算法创新到问题驱动、从基础评测到场景深耕的新阶段。未来随着更多跨尺度建模挑战被攻克以及行业专用模型的成熟MLIPs 有望在数字化研发体系中扮演更为核心的角色加速材料科学与产业创新的双向赋能。