Open Materials 2024 —— Meta 开源的大型开放数据集和配套预训练模型

AI智库导航-aiguide.cc为您提供最新的AI新闻资讯和最新的AI工具推荐，在这里你可以获得用于营销的AI聊天机器人、AI在商业管理中的应用、用于数据分析的AI工具、机器学习模型、面向企业的o g zAI解决方案、AI在商业客户服务中的应用、AI和自动化工具等。

Open Materials 2024（OMat24）是Meta推出的大型开放数据集和配套预训练模型，旨在彻底改变AI驱动的材料发现。以下是关于Open Materials 2024的详细介绍：

Open Materials 2024的主要介绍

Open Materials 2024（OMat24）是Meta推出的包含超过1.1亿个结构密度泛函理论（DFT）计算的大型开放数据集，专注于无机材料的结构和成分多样性。OMat24数据集和模型的开放发布，旨在解决材料科学中缺乏公开的训练数据和预训练模型的问题，从而加速新材料的发现和设计过程。

Open Materials 2024的功能特点

• 大规模数据集：提供超过1.1亿个结构的密度泛函理论（DFT）计算数据，数据覆盖广泛的无机材料，为材料研究提供丰富的数据基础。
• 预训练模型：提供基于图神经网络（GNN）的预训练模型EquiformerV2，该模型在预测材料的基态稳定性和形成能方面表现出色。
• 数据多样性：OMat24数据集强调非平衡结构，确保在OMat24上训练的模型非常适合动力学和远离平衡的特性。同时，数据集涵盖了与无机材料发现相关的大多数元素，具有广泛的能量、力和应力分布，以及显著的成分多样性。
• 高性能计算：基于高性能计算资源进行大规模DFT计算和模型训练，是处理和分析OMat24中庞大数据量的关键。

Open Materials 2024的优缺点

• 优点：

  • 公开性和可访问性：OMat24数据集和模型都是开源的，允许研究界在现有基础上继续发展，进一步增强AI在新材料发现中的作用。
  • 高效性：AI通过更有效地探索化学空间，有望加速材料的发现和设计过程。
  • 预测准确性：EquiformerV2模型在Matbench Discovery排行榜上展现了优异的性能，能预测材料的基态稳定性和形成能，为材料研究提供了有力支持。

• 缺点：

  • 数据集局限性：OMat24数据集使用PBE和PBE+U级别的DFT计算，可能存在近似误差。此外，它只包含周期性块状结构，排除了点缺陷、表面、非化学计量和低维结构的影响。

如何使用Open Materials 2024

OMat24数据集和模型可在Hugging Face上下载、修改和使用。用户可以根据自己的研究需求，利用这些数据和模型进行材料科学的研究和探索。

Open Materials 2024的框架结构

OMat24的框架结构主要包括数据集和预训练模型两部分。数据集由DFT单点计算、结构弛豫和多种无机块体材料的分子动力学组合而成，涵盖了多种无机材料。预训练模型EquiformerV2则基于图神经网络（GNN）架构，能够有效处理图结构数据，适于分子和晶体结构的表示和性质预测。

Open Materials 2024的创新点

OMat24的创新点主要体现在以下几个方面：

• 大规模数据集：OMat24是材料科学领域最大的公开数据集之一，为AI驱动的材料发现提供了丰富的数据基础。
• 先进的预训练模型：EquiformerV2模型在Matbench Discovery排行榜上展现了优异的性能，能够预测材料的基态稳定性和形成能。
• 数据多样性：OMat24数据集强调非平衡结构，提高了模型在远离平衡状态和动态性质上的预测能力。

Open Materials 2024的评估标准

OMat24的评估标准主要包括模型的预测准确性、泛化能力以及在Matbench Discovery排行榜上的表现等。其中，EquiformerV2模型在Matbench Discovery排行榜上取得了F1得分高于0.9、精度达20 meV/atom的优异成绩，为预测材料稳定性设定了新的基准。

Open Materials 2024的应用领域

OMat24可以应用于多个领域，包括但不限于：

• 新材料发现：用AI加速未知材料的发现，特别是在能源、电子和催化等领域。
• 材料属性预测：预测材料的电子结构、机械性能、热稳定性等关键属性。
• 能源存储与转换：寻找和设计更好的电池材料、燃料电池催化剂和太阳能材料。
• 环境科学：开发用于直接空气捕获（DAC）的新型吸附剂，帮助缓解气候变化。

Open Materials 2024的项目地址

• 项目官网：https://ai.meta.com/blog/fair-news-segment-anything-2-1-meta-spirit-lm-layer-skip-salsa-sona/

• Hugging Face模型库：

  • 数据集：https://huggingface.co/datasets/fairchem/OMAT24
  • 模型：https://huggingface.co/fairchem/OMAT24
  • arXiv技术论文：https://arxiv.org/abs/2410.12771