Esta es la aplicación para Linux Materials Discovery: GNoME, cuya última versión se puede descargar como materials_discoverysourcecode.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 Materials Discovery: GNoME 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:
Descubrimiento de materiales: GNoME
DESCRIPCIÓN:
Materials Discovery (GNoME) es una iniciativa de investigación a gran escala de Google DeepMind centrada en la aplicación de redes neuronales de grafos para acelerar el descubrimiento de materiales cristalinos inorgánicos estables. El proyecto se centra en Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), una arquitectura de red neuronal de paso de mensajes entrenada con datos de la teoría del funcional de la densidad (DFT) para predecir la estabilidad de los materiales y la formación de energía. Utilizando GNoME, DeepMind identificó 381 000 nuevos materiales estables, ampliando posteriormente el conjunto de datos para incluir más de 520 000 materiales dentro de 1 meV/átomo de la envoltura convexa a fecha de agosto de 2024. El repositorio proporciona conjuntos de datos, definiciones de modelos y Colabs interactivos para explorar estos materiales, calcular energías de descomposición y visualizar familias químicas. Además, incluye implementaciones de GNoME y Nequip basadas en JAX; este último se utiliza para entrenar potenciales interatómicos para simulaciones dinámicas.
Caracteristicas
- Conjunto de datos de más de 520,000 materiales cristalinos inorgánicos predichos mediante redes gráficas
- Modelo GNoME que logra una precisión energética de última generación (~21 meV/átomo)
- Incluye el modelo Nequip para el aprendizaje y la dinámica del potencial interatómico.
- Cuadernos de Colab para exploración de datos, análisis energético y visualización
- Resultados comparados con los funcionales DFT (PBE y r²SCAN)
- Publicado bajo licencias Apache 2.0 (código) y CC BY-NC 4.0 (datos)
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/material-discover-gnome.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.