PaddleMaterials 是行业应用领域的开源项目，由 PaddlePaddle 开发，2024 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 548 个项目，GitHub 星标数为 124。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-20。开源免费，基于PaddlePaddle，无付费信息。
它主要面向的使用场景是：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。同类可对比的替代方案包括 DeepMD-kit、MatGL、MACE。
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
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。
开源
free
行业应用
GitHub 星标
★ 124
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类行业应用
开发团队PaddlePaddle
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费，基于PaddlePaddle，无付费信息
访问状态
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★ 124
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-08-07 00:00:00
最近更新2026-09-20 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-28
浏览次数0
使用教程
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
项目介绍
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