Behandelt Anorganisches Materialdesign/Vorhersage Von Kristallstrukturen/Aufzeichnung Von Materialeigenschaften Usw. Und Fasst Open-Source-Datensätze Und -Modelle Von Meta/Microsoft Und Anderen Institutionen Zusammen
Vor dem Hintergrund der beschleunigten Integration von künstlicher Intelligenz und Materialwissenschaft werden Datensätze zunehmend zum zentralen Motor des Paradigmenwechsels in der Materialforschung. Der Übergang von traditionellen, auf physikalischen Modellen basierenden Rechenmethoden zu datengesteuerten intelligenten Vorhersagen hängt nicht nur von der Verbesserung der Algorithmusleistung ab, sondern auch von der Unterstützung hochwertiger Materialdaten. Die Vollständigkeit, Genauigkeit und Wiederholbarkeit der Daten bestimmen direkt die Obergrenze der Leistung des Modells bei Aufgaben wie der Vorhersage von Materialeigenschaften, der Strukturgenerierung und der Funktionsentdeckung.
Im Gegensatz zu Bereichen wie Bildern oder natürlicher Sprache sind Materialdaten stark strukturiert und weisen Eigenschaften wie komplexe physikalische Einschränkungen, Multiskalenkopplung und kreuzmodale Fusion auf, was die Hürde für die Erstellung des entsprechenden Datensatzes höher macht. Unabhängig davon, ob es sich um die Ergebnisse von Berechnungen nach dem Grundprinzip oder um experimentelle Messdaten handelt, muss deren Erfassung, Bereinigung, Standardisierung, Kennzeichnung und Speicherung streng wissenschaftlichen Prozessen folgen, um die Glaubwürdigkeit und Generalisierbarkeit der Daten sicherzustellen.
Insbesondere die systematische Organisation von Daten zu Kristallstrukturen und Materialeigenschaften macht den Übergang von der grundlegenden physikalischen Modellierung zur Modellierung durch maschinelles Lernen praktikabler. Die im Datensatz enthaltenen mehrdimensionalen Informationen wie Bildungsenergie, Bandlücke, Volumen, Dichte usw. bieten Forschern eine solide Datengrundlage für die Vorhersage von Eigenschaften, Materialscreenings und potenzielle Anwendungsanalysen. Gleichzeitig verbessern standardisierte Formate, einheitliche Benennungssysteme und umfangreiche Metadaten die Rückverfolgbarkeit und plattformübergreifende Verfügbarkeit der Daten erheblich.
Um Wissenschaftlern in verwandten Bereichen zu helfen, ihre Forschung besser durchzuführen,HyperAI hat die materialwissenschaftlichen Datensätze zusammengestellt, die derzeit in der Branche große Aufmerksamkeit erregen, sowie Tutorials zur Bereitstellung mit einem Klick.Es deckt mehrere wichtige Bereiche ab, beispielsweise Quantenmaterialien, anorganische Materialien, Kristallstrukturen usw. und ermöglicht es, komplexe und umfangreiche Materialdaten bereitzustellen, die den Forschern wirklich von Nutzen sind.
Klicken Sie hier, um weitere Open-Source-Datensätze anzuzeigen:https://go.hyper.ai/g9PvL
Zusammenfassung des Materialdatensatzes
1. OMat24-Datensatz für anorganische Materialien
Geschätzte Größe:185,67 GB
Downloadadresse:https://go.hyper.ai/hptlY
Im Jahr 2024 veröffentlichte Meta den umfangreichen Open-Source-Datensatz Open Materials 2024 (OMat24), der mehr als 110 Millionen DFT-Berechnungsergebnisse enthält, wobei der Schwerpunkt auf der strukturellen und kompositorischen Vielfalt liegt und verschiedene atomare Konfigurationen aus Gleichgewichts- und Nichtgleichgewichtsstrukturen abgedeckt sind. Es handelt sich derzeit um den größten Open-Source-Datensatz zum Trainieren alternativer DFT-Materialmodelle.
2. OQMD Open Source Quantenmaterialien-Datensatz
Geschätzte Größe:32,89 GB
Downloadadresse:https://go.hyper.ai/qDyGS
Der OQMD-Datensatz enthält thermodynamische und strukturelle Eigenschaften von mehr als 1.226.781 Materialien, berechnet mithilfe der Dichtefunktionaltheorie (DFT). Die Daten stammen aus der Inorganic Crystal Structure Database (ICSD) und umfassen DFT-Gesamtenergieberechnungen von fast 300.000 Verbindungen und Modifikationen gängiger Kristallstrukturen mit dem Ziel, Quantenmaterialdaten zu speichern und zu teilen.
3. Online-Materialdatensatz des Materials Project
Downloadadresse:https://go.hyper.ai/ELmmX
Das Materials Project ist ein großer offener Online-Materialdatensatz. Die Daten umfassen Kristallstruktur, Energieeigenschaften, elektronische Struktur und thermodynamische Eigenschaften und decken mehrere Aspekte ab, wie z. B. Materialdarstellung, optoelektronische Eigenschaften, mechanische Eigenschaften, physikochemischen Eigenschaften, Stabilität und Reaktivität, thermodynamische Eigenschaften und magnetische Eigenschaften.
4. LLM4Mat-Bench-Kristallstrukturdatensatz
Downloadadresse:https://go.hyper.ai/fSTbI
LLM4Mat-Bench ist ein multimodaler Datensatz zur Bewertung von Sprachmodellen zur Vorhersage von Materialeigenschaften. Es enthält ungefähr 1,97 Millionen Kristallstrukturproben aus 10 öffentlichen Materialdatenbanken und deckt 45 verschiedene physikalische und chemische Materialeigenschaften ab. Es handelt sich um den bislang größten Benchmark zur Bewertung der Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) zur Vorhersage von Materialeigenschaften.
5. Material DFT-Materialeigenschaftsdatensatz
Downloadadresse:https://go.hyper.ai/ju56p
Dieser Datensatz bietet eine große Anzahl hochwertiger Materialeigenschaftsdatensätze aus der Materials Project-Datenbank und deckt eine Vielzahl chemischer Zusammensetzungen und physikalischer Eigenschaften ab. Jeder Datensatz entspricht einem einzigartigen Material und alle Eigenschaften werden durch Dichtefunktionaltheorie-Berechnungen (DFT) ermittelt.
Klassisches Tutorial
Zusätzlich zu den qualitativ hochwertigen Daten wurde auf der offiziellen Website von HyperAI auch die „MatterGen Inorganic Material Design Model Demo“ veröffentlicht, die die Bereitstellung mit einem Klick unterstützt und so die Nutzungsschwelle erheblich senkt.
Adresse des Tutorials:https://go.hyper.ai/5mWaL
MatterGen ist ein von Microsoft eingeführtes generatives, KI-basiertes anorganisches Materialdesignmodell, dessen Ziel darin besteht, durch Diffusionsmodelle direkt neue Materialien mit spezifischen chemischen, mechanischen, elektronischen oder magnetischen Eigenschaften zu erzeugen.
Insbesondere basiert das MatterGen-Modell hauptsächlich auf einer Diffusionsarchitektur. Dabei werden zunächst schrittweise der Atomtyp, die Atomposition und das periodische Gitter zu einer zufälligen Struktur zerstört. Anschließend wird ein Modell trainiert, diesen Vorgang in umgekehrter Reihenfolge durchzuführen. Dadurch lernt das Modell, wie die ursprüngliche Materialstruktur aus zufälligem Rauschen schrittweise wiederhergestellt werden kann. Xie Tian, der korrespondierende Autor des Papiers, glaubt, dass dies der Kernidee der Videogenerierung sehr ähnlich ist.
Oben ist der von HyperAI zusammengestellte Materialdatensatz. Wenn Sie über Ressourcen verfügen, die Sie auf der offiziellen Website von hyper.ai veröffentlichen möchten, können Sie uns gerne eine Nachricht hinterlassen oder einen Beitrag einreichen, um uns davon zu erzählen!