PaddleMaterials

用飞桨快速训练材料AI模型，替代高成本第一性原理计算

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 行业应用 🍴 复刻 48 🐛 待处理 49 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 130
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，基于PaddlePaddle，无付费信息

项目预览

PaddleMaterials 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类行业应用
开发团队PaddlePaddle
官网地址https://paddlepaddle.github.io/PaddleMaterials
GitHubhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleMaterials
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，基于PaddlePaddle，无付费信息
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-for-materials,ai-for-science,ai4science,aiforscience,deep-learning,machine-learning-interatomic-potential,material-discovery,nmr-spectroscopy,property-prediction,structure-generator
GitHub 星标★ 130
上线时间2024-08-07 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积162.9 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-09-28
浏览次数1

项目介绍

PaddleMaterials 是百度飞桨团队开源的材料科学 AI 基础设施，面向材料计算与发现场景，把深度学习能力封装成可直接调用的工具链。它要解决的问题是：传统材料模拟依赖第一性原理计算，成本高、周期长，而普通研究者又难以从零搭建机器学习势函数和材料性质预测流程。项目提供数据预处理、模型训练、评估与推理的完整管线，覆盖分子动力学中的机器学习势函数、材料性质预测、晶体结构表征等任务，并基于 PaddlePaddle 生态，支持国产硬件适配。核心能力包括可复用的材料数据集接口、预训练模型与训练脚本、以及面向材料领域的特征工程模块，让材料研究者无需深入 AI 工程即可开展 AI for Science 实验。

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 2026-09-28 · 当前星标 ★ 130

核心亮点

  • 提供从数据到训练推理的完整材料AI管线，开箱即用
  • 基于PaddlePaddle，对国产芯片和飞桨生态用户友好
  • 覆盖机器学习势函数、性质预测等材料领域典型任务

不足之处

  • 项目处于早期，星标仅124，社区生态和第三方教程较少
  • 文档与示例的完整度、英文支持程度有待观察

适用场景

  • 材料研究者训练机器学习势函数替代DFT做分子动力学模拟
  • 高校团队用飞桨做AI for Science课程与科研实验
  • 企业材料研发部门快速验证新材料的性质预测模型

替代项目

DeepMD-kit、MatGL、MACE

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