Esta es la aplicación para Linux llamada FairChem, cuya última versión se puede descargar como fairchem-core-2.9.0sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada FairChem con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
FairChem
DESCRIPCIÓN:
FAIRChem es una biblioteca unificada para el aprendizaje automático en química y materiales, que consolida datos, modelos preentrenados, demostraciones y código de aplicación en un único conjunto de herramientas versionado. La versión 2 moderniza la pila con un paquete principal más limpio y cambios importantes con respecto a la versión 1, centrándose en instalaciones más sencillas y una superficie API estable para producción e investigación. Los modelos centrales (p. ej., variantes de UMA) se integran directamente en el ecosistema ASE mediante una calculadora FAIRChem, de modo que los usuarios pueden ejecutar relajaciones, dinámica molecular, energética del estado de espín y flujos de trabajo de catálisis de superficies con la misma red preentrenada, simplemente activando una etiqueta de tarea. Las tareas abarcan dominios heterogéneos: catálisis (estilo OC20), materiales inorgánicos (OMat), moléculas (OMol), MOF (ODAC) y cristales moleculares (OMC), lo que permite que una familia de modelos sirva para múltiples simulaciones. El archivo README proporciona rutas rápidas para extraer modelos (p. ej., mediante el acceso a Hugging Face) y, a continuación, ejecutar predicciones de energía/fuerza en la GPU o la CPU.
Caracteristicas
- Biblioteca única que abarca tareas de ciencia de materiales y química cuántica
- Modelos UMA preentrenados con un FAIRChemCalculator compatible con ASE
- Cambio de tarea simple (oc20, omat, omol, odac, omc) para predicciones específicas del dominio
- Núcleo V2 con instalación optimizada y dependencias de terceros reducidas
- Ejemplos de cálculos de relajaciones, MD y spin-gap en CPU o GPU
- Paquete lanzado activamente con documentos, demostraciones e integración de registro de modelos
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/fairchem.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.