mattersim

用AI快速预测材料性质,替代昂贵的第一性原理计算

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 99 🐛 待处理 10 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 610
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

mattersim 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队microsoft
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai4materials,ai4science,computational-materials-science,foundation-models,machine-learning,machine-learning-force-field,materials-science,mlff
GitHub 星标★ 610
上线时间2024-09-06 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积77.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

MatterSim 是一个基于深度学习的原子级模拟模型,旨在跨越元素、温度和压力范围进行材料性质预测。它解决了传统第一性原理计算(如DFT)成本高昂、难以处理大规模或复杂材料体系的问题,提供了一种快速、准确的替代方案。其核心能力包括:支持多种元素(覆盖周期表大部分元素)、预测不同温度和压力下的材料能量、力和应力,从而加速新材料发现和设计。模型基于图神经网络架构,经过大规模数据训练,具备较强的泛化能力,可应用于晶体、非晶、界面等多种体系。项目提供Python接口,便于集成到现有材料计算流程中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 610

使用教程

难度:高级 约 60 分钟 部署方式:本地GPU 5 步

环境要求

  • Python 3.12
  • GPU(大批量时)
  • 材料结构文件

安装与启动步骤

  1. 1建环境装包

    指定解释器版本,装发布版即可。

    conda create -n mattersim python=3.12
  2. 2装载预训练模型

    权重按需拉取,首次调用会慢一些。

    pip install mattersim
  3. 3跑一次结构弛豫

    用自带示例跑通,看能量与受力是否收敛。

  4. 4批量算性质

    把候选结构批量喂进去算能量与稳定性。

  5. 5先确认适用边界

    它覆盖的元素与温压范围有限,超出去就不可信。

如何确认成功

对一个已知晶体结构做弛豫后晶格参数变化在合理范围,且能量低于初始结构

注意事项

  • 它预测的是原子尺度性质,不能直接推到宏观性能。
  • 温压条件超出训练范围时结果没有参考价值。
  • 首次调用要下权重,离线环境需提前备好。
  • 批量计算耗时随体系原子数上升很快。

核心亮点

  • 覆盖元素范围广,支持跨元素体系预测,泛化能力强
  • 能预测能量、力、应力,适配分子动力学模拟场景
  • 基于大规模数据训练,精度接近DFT但速度提升数个量级

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚不完善
  • 对极端复杂体系(如缺陷、无序)的精度仍需验证

适用场景

  • 新材料筛选与高通量计算
  • 分子动力学模拟中的势函数替代
  • 材料在极端温度压力下的性质预测

替代项目

MACE、NequIP、Allegro

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