orbital-materials/orb-models

何を解決するか

Orb-models は、原子シミュレーション用の事前学習済みニューラルネットワークポテンシャルを提供し、従来の密度汎関数理論（DFT）計算の極めて高い計算コストを回避しながら、原子系（結晶や分子など）のエネルギー、力、応力を予測できるようにします。

仕組み

このプロジェクトは、Orb-v1 から Orb-v3、および OrbMol までの事前学習済みモデルのシリーズを実装しており、汎用力場として機能します。GPU加速されたグラフ構築（ALCHEMI Toolkit-Ops を使用）により原子構造を表現でき、ASE（Atomic Simulation Environment）の計算機、TorchSim を用いたバッチ最適化、NVALCHEMI Toolkit を用いた高性能ダイナミクスに統合可能です。最近の更新では、長距離静電相互作用用の CoulombModule と D3分散補正が追加され、ファンデルワールス相互作用の精度が向上しています。

対象ユーザー

計算化学者、材料科学者、物理学者で、多様な分子系および結晶系に対して幾何最適化や分子動力学（MD）シミュレーションを実行したい方々に向けられています。

特徴

• 高性能推論: GPU上でフルモデルのコンパイルをサポートし、大幅な高速化を実現。大規模バッチ処理用に最適化されたグラフ構築を採用。
• 多様なモデル群: OrbMol（分子系専用、全電荷およびスピン多重度をサポート）や Orb-v3（一般原子系シミュレーション用）など、専用モデルを多数搭載。
• 信頼性推定: Orb-v3 モデルには、各原子の力予測の誤差（MAE）を予測する信頼性ヘッドが搭載されています。
• 拡張性: ASE sqlite データベースに保存されたカスタムデータセットに合わせて事前学習モデルを微調整するための組み込み微調整スクリプトを提供。