开源云原生合金性质计算工作流 APEX V1.2.0 发布｜助力OpenLAM大原子模型评测

APEX开发背景简介作为“AI for Science”的一个子领域，“AI for Materials”（AI4M）已成为材料科学研究与开发的重要组成部分，加深了我们对成分-结构-性能关系的理解，并促进了具有目标性能的材料设计。类似于其他学科，数据获取和分析是材料科学的基本步骤。然而，与在传统计算机科学领域大数据集较多不同，与成分-结构-性能关系相关的数据往往是稀缺的。这种稀缺性给AI4M的进展带来了挑战。因此，材料科学中需要高效和稳定的方法，来生成广泛和全面的数据集。在广泛的成分空间内对材料性质进行实验测量和测试既费时又昂贵，并且不同方法之间的结果有时会有很大差异。在过去的二十年里，机器学习（ML）方法已被用于开发原子间势函数，产生了成功描述各种材料性质的ML势函数（MLP）如深度势能DP等。通过利用预训练方法（基于大型、多元 ………………………………