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标题: MAPLE: 机器学习力场计算化学平台 [打印本页]

作者
Author: Huschein 时间: 2026-1-6 03:55
标题: MAPLE: 机器学习力场计算化学平台
本帖最后由 Huschein 于 2026-1-7 10:23 编辑

MAPLE: 机器学习力场计算化学平台

  机器学习力场（MLFF）已经热门好几年了，大家也逐渐看到了它的优势：快速、高效，能够适应不同的体系。虽然目前它仍受限于训练集数据，但随着 Open Molecules 2025 数据库的发布，MLFF 正在朝着更加工业化的方向迈进——从以前的特定体系、有机小分子，扩展到如今的激发态、化学反应、金属有机体系，MLFF 正日趋成熟。我认为这种发展和二十年前力场拟合的历程有相似之处：它虽然不是全知全能的，但已经可以胜任大部分任务了。

  然而，目前存在一个问题：现有平台如 ASE、MLatom 等并非专门为 MLFF 设计，而一些商业化平台（如 Rowan）却不开源。这在很大程度上限制了 MLFF 的进一步应用。同时，大部分平台的设计者满足于编写接口调用外部程序（如 Gaussian/ORCA），这种做法省事且无需额外验证，但 MLFF 的 GPU 推理、并行计算、自动微分等特性，是这些平台在设计之初就没有考虑在内的。

  因此，MAPLE 设计的初衷就是：尽可能减少对第三方库/软件的依赖，原生手动实现所有方法，并针对不同的 MLFF 做针对性优化。在共享算法层面，MAPLE 将 MLFF 与并行算法（B-LBFGS）、自动微分（Modified Dimer）深度融合，进一步释放 MLFF 的潜力。同时，MLFF 兼顾了性能与精度，使得很多常规 MM 或 QM 难以实现的任务成为可能。例如，MAPLE 提供了近 100 种平衡态显式溶剂模型，使得化学反应计算可以直接采用显式溶剂建模，避免传统 QM 中隐式溶剂模型不准确的问题；配合限制性优化和构象搜索功能，溶剂中化学反应的计算将更加贴近真实世界。

  MAPLE 目前发布了第一个版本。第一阶段的目标是实现 Gaussian/ORCA（G/O）中的大部分功能，并针对 MLFF 进行算法优化。但 MAPLE 存在的意义并非再造一个 Gaussian 或 ORCA——只有先实现基础功能，更多进阶功能才能得以构建。值得一提的是，MAPLE 采用了与 Gaussian/ORCA 相似的输入格式和输出风格，使得大多数 G/O 用户可以几乎零成本地学习和使用 MAPLE；这样设计的另一个目的是兼容更多现有的后处理分析平台。此外，MAPLE 也正在构建一套官方工具包 MAPLEtoolkits，以便快速进行后处理分析，为大家提供便利。我们还与深圳湾实验室Zhang Jun老师课题组合作，成功将 MAPLE 接入了 Qbics-MolStar 平台，用户可以直接在该平台使用 MAPLE 的结构优化和过渡态搜索功能。

  MAPLE 提供的功能和 TODO list 远不止于此，难以一一介绍，但我们希望大家可以在实际任务中试一试 MAPLE。例如，在高通量结构预优化场景下，MAPLE 可以直接对一个文件夹中的所有分子批量执行优化；又如大分子优化，在我们的测试中，最大体系接近 10000 个原子，可以在一天内完成超过 200 个 iteration 的NEB（12 个 image）计算。

  MAPLE 不会止步于一篇文章、一个体系的测试——我们的目标是将 MAPLE 打造为下一代 MLFF 计算化学平台。

MAPLE文章: https://chemrxiv.org/engage/chem ... 9bbafb3b11118e9807e
MAPLE仓库: https://github.com/ClickFF/MAPLE
MAPLE文档(尚未完成): https://maple-org.netlify.app/
Qbics-MolStar: https://molstar.szbl.ac.cn/viewer/
MAPLE交流企鹅群：757103155

快速上手指南
更多使用细节请等待我们的文档完善，或者可以参考 /example 目录下的测试案例。

安装步骤：

环境要求：
Python ≥ 3.9 强烈建议配备 CUDA 兼容的 GPU（生产环境几乎必需）

git clone https://github.com/ClickFF/MAPLE.git
cd MAPLE
pip install -e .

# 安装核心依赖
conda install -c conda-forge numpy ase

# 安装 PyTorch（根据你的 CUDA 版本选择）
# CUDA 11.8：
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# 仅 CPU：
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装机器学习力场支持
pip install fairchem-core  # 支持 UMA模型

输入文件编写

MAPLE 采用类似 Gaussian/ORCA 的输入格式，学习成本极低。输入文件（`.inp`）的基本结构如下：
```
#model=ANI-1xnr
#opt
#device=gpu0

C 0.000 0.000 0.000
H 1.089 0.000 0.000
H  -0.363 1.028 0.000
H  -0.363  -0.514 0.890
H  -0.363  -0.514  -0.890

关键字说明：

#model=：指定 MLFF 模型（如 ANI-1xnr、AIMNet2 等）
#opt：执行几何优化；#ts(method=neb)：过渡态搜索
#device=：指定计算设备（gpu0、cpu 等）
坐标部分：XYZ 坐标（与 Gaussian 格式一致）

运行 MAPLE
bash# 基本运行
maple input.inp

# 指定输出文件
maple input.inp output.out

就是这么简单！

作者
Author: xiaowu759 时间: 2026-1-6 06:35
It sounds good.

作者
Author: leleyi 时间: 2026-1-6 10:54
感叹，现在都是机器学习开发力场了，早些时候的那种针对单一或者几个相似工质，进行力场优化的工作基本没看到了

作者
Author: Kenneth 时间: 2026-1-6 11:42

leleyi 发表于 2026-1-6 10:54
感叹，现在都是机器学习开发力场了，早些时候的那种针对单一或者几个相似工质，进行力场优化的工作基本没看 ...

那种更像是小作坊式的工作，在现在这个潮流下，继续做就是费时费力，也不是很受欢迎，做的人自然就少了

作者
Author: leleyi 时间: 2026-1-6 15:38

Kenneth 发表于 2026-1-6 11:42
那种更像是小作坊式的工作，在现在这个潮流下，继续做就是费时费力，也不是很受欢迎，做的人自然就少了:s ...

也是常见物质的做的差不多了，批量化生产文章。并且初始力场的效果其实也能接受，后面其他改进版本大多提高效果有限，没啥实质性意义。

作者
Author: Hugo_314cat 时间: 2026-1-6 20:17
提个小问题：据我所知已经有一个知名商业化数学计算软件叫Maple了，这是否会给大众造成混淆？我点进帖子看了一会儿才反应过来这是你们开发的新程序，而不是基于Maple软件开发的程序包。

作者
Author: smooth85 时间: 2026-1-6 22:07
试了下，安装过程很简单
但是运行例子出错：ValueError: The provided filename /home/ybsi/MAPLE-v.0.1.0/maple/function/calculator/model/ani1xnr.pt does not exist

作者
Author: Huschein 时间: 2026-1-7 04:07

smooth85 发表于 2026-1-6 22:07
试了下，安装过程很简单
但是运行例子出错：ValueError: The provided filename /home/ybsi/MAPLE-v.0.1.0 ...

感谢反馈这是因为缺少MLFF模型这个部分我们没有上传github 因为文件大小限制

但是目前已经上传huggingface了
https://huggingface.co/Wayne7815/MAPLE_model/tree/main

使用方法是下载需要的模型，或者下载全部模型，然后在
/MAPLE/maple/function/calculator 目录下新建一个/model目录然后手动把这些模型copy到这个目录中去再执行就可以

我们已经在github上面更新了一个dev branch，并且配置了自动创建文件夹和下载文件的脚本，下个版本release的时候会自动下载需要的文件 (我们尽量做到小版本一个月一更新

作者
Author: Huschein 时间: 2026-1-7 04:44

Hugo_314cat 发表于 2026-1-6 20:17
提个小问题：据我所知已经有一个知名商业化数学计算软件叫Maple了，这是否会给大众造成混淆？我点进帖子看 ...

是的但这个不是问题毕竟叫Gaussian的软件也不少，在计算化学领域里面似乎还没有重名，而且软件推出之后改名需要承担的代码修改宣发等成本太高

作者
Author: smooth85 时间: 2026-1-7 09:37

Huschein 发表于 2026-1-7 04:07
感谢反馈这是因为缺少MLFF模型这个部分我们没有上传github 因为文件大小限制

但是目前已经上传huggi ...

新的错误：RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory

作者
Author: Huschein 时间: 2026-1-7 09:42

smooth85 发表于 2026-1-7 09:37
新的错误：RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central dir ...

你是不是没解压这不是软件问题

作者
Author: smooth85 时间: 2026-1-7 10:05
问题解决了，是因为pt文件下载过程中断导致文件不完整造成的。
感谢Huschein

作者
Author: zjxitcc 时间: 2026-1-7 10:41

Hugo_314cat 发表于 2026-1-6 20:17
提个小问题：据我所知已经有一个知名商业化数学计算软件叫Maple了，这是否会给大众造成混淆？我点进帖子看 ...

我也以为是在Maple里添加的工具箱或者插件，刚想着Maple是收费的那我怎么用。直到看到你这儿才知道跟数学软件Maple没关系。。。

作者
Author: quanta 时间: 2026-1-15 09:49

Hugo_314cat 发表于 2026-1-6 20:17
提个小问题：据我所知已经有一个知名商业化数学计算软件叫Maple了，这是否会给大众造成混淆？我点进帖子看 ...

我还真以为是那个maple

作者
Author: altex 时间: 4 day ago
本帖最后由 altex 于 2026-1-19 19:39 编辑

您好，请问报错ModuleNotFoundError: No module named 'ase'怎么解决

使用pip list查看已经安装了ase库
(base) [root@localhost MAPLE]# pip list
Package                         Version
---------------------------------- -----------
...
ase                               3.27.0
ase_db_backends                   0.11.0
...

作者
Author: Huschein 时间: 3 day ago

altex 发表于 2026-1-19 19:37
您好，请问报错ModuleNotFoundError: No module named 'ase'怎么解决

使用pip list查看已经安装了ase库
...

能不能仔细讲一下如何运行的因为正常情况下不会出现问题
pip install ase 直接这样就可以了然后确保maple也装了
在maple根目录下 pip install -e .

作者
Author: altex 时间: 3 day ago
本帖最后由 altex 于 2026-1-21 11:16 编辑

Huschein 发表于 2026-1-20 02:49
能不能仔细讲一下如何运行的因为正常情况下不会出现问题
pip install ase 直接这样就可以了然后确保ma ...

已经解决了，跑一遍conda install -c conda-forge fairchem-core后可以了
rockyOS想要自带py，可能没安装到conda的py里面去
——
安装流程：
1.conda

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.ed ... est-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3
source ~/.bashrc

复制代码

git clone [url=https://github.com/ClickFF/MAPLE.git]https://github.com/ClickFF/MAPLE.git[/url]
cd MAPLE
pip install -e .

复制代码

conda install -c conda-forge numpy ase

复制代码

pip install torch --index-url [url=https://download.pytorch.org/whl/cpu]https://download.pytorch.org/whl/cpu[/url]

复制代码

pip install fairchem-core

复制代码

作者
Author: yuzc 时间: yesterday 15:11
请问下，这个势能形式和产生方法能做MD么，对温度转移性，Virial有考虑么？

作者
Author: Huschein 时间: 14 hour ago

yuzc 发表于 2026-1-22 15:11
请问下，这个势能形式和产生方法能做MD么，对温度转移性，Virial有考虑么？

MD功能我们目前还没有加入但是用这些MLFF做MD的例子有大把 openMM amber都有类似的例子未来可能会考虑拓展MD功能

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