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何を解決するか

NequIP は、E(3)同変な原子間ポテンシャルを構築するためのフレームワークを提供します。これは、システム内の原子のエネルギーと力を予測する機械学習モデルです。3次元空間の物理的対称性（回転、並進、反転）を尊重しつつ、データ効率的で高精度なポテンシャルの必要性に対応しています。

動作方法

このプロジェクトは、原子間相互作用をモデル化するための E(3) 同変グラフニューラルネットワークを実装しています。周期表の大部分をカバーする、事前学習済みのファウンデーションポテンシャル（汎用モデル）のシリーズを提供しており、直接使用したり、特定のデータセット上でファインチューニングしたりできます。このフレームワークは拡張性を重視しており、ユーザーは独自のアーキテクチャ（Allegro パッケージで実装された厳密に局所的なアーキテクチャなど）を構築したり、新しいトレーニング手法を実装したりできます。

対象ユーザー

計算化学、材料科学、バイオ分子シミュレーションの研究者や科学者向けに設計されており、本番環境のシミュレーションに高パフォーマンスな原子間ポテンシャルが必要な方々を対象としています。

特徴

• ファウンデーションポテンシャル: 事前学習済みで汎用性の高いモデル。周期表の大部分をカバー。
• 高パフォーマンス: コンパイルされたトレーニングと推論、マルチGPUトレーニング、OpenEquivariance および CuEquivariance を通じたGPUカーネルの高速化をサポート。
• 統合性: Atomic Simulation Environment (ASE) および LAMMPS とシームレスに統合。
• 拡張可能なアーキテクチャ: 拡張パッケージやカスタムアーキテクチャの開発を可能にする柔軟なフレームワーク。