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[VASP] 请教 VASP 机器学习力场的用途

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VASP 6.3 之后推出了机器学习力场 Machine Learning Force Field,可以用跑 AIMD 过程中产生的结构和力来训练该结构对应的力场。

但是,我对这方面的应用感到有点疑惑,不太清楚这个力场的用途。它可以应用哪些之后的计算中呢?

比如,用原胞跑 AIMD,获得原胞的力场;
(1)是否可以用上述原胞的 AIMD 获得的力场来进一步优化超胞的结构?
(2)是否可以用上述原胞的 AIMD 获得的力场来来优化表面的结构?
(3)是否可以用上述原胞的 AIMD 获得的力场来跑超胞的 AIMD?

还有哪些可以应用的场景呢?

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发表于 Post on 2023-9-26 19:25:12 | 只看该作者 Only view this author
我用了一段时间的VASP-MLFF,在训练的力场是完备,准确的情况下,(1)(2)(3)都是可以做到的。但是难度在于如何训练准确

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发表于 Post on 2023-9-27 04:32:03 | 只看该作者 Only view this author
(1)原理上可以,但并没实际意义。如果超胞仅仅是原胞按倍数扩胞产生的,还不如在恰当考虑k点情况下优化原胞然后再扩胞,耗时远低于利用MLFF
(2)不行。表面的电子结构和体相电子结构有明显差异,成键方式截然不同
(3)可以,这也是其一个主要用处
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 楼主 Author| 发表于 Post on 2023-9-27 10:36:33 | 只看该作者 Only view this author
sobereva 发表于 2023-9-27 04:32
(1)原理上可以,但并没实际意义。如果超胞仅仅是原胞按倍数扩胞产生的,还不如在恰当考虑k点情况下优化原胞 ...

谢谢社长回复。

那似乎机器学习力场的用途很有限,只能用于同一类体系的大晶胞 AIMD ?

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发表于 Post on 2023-9-27 10:45:09 | 只看该作者 Only view this author
乐平 发表于 2023-9-27 10:36
谢谢社长回复。

那似乎机器学习力场的用途很有限,只能用于同一类体系的大晶胞 AIMD ?

还可以用于较长时间动力学模拟的目的。可以显著节约AIMD直接跑很长时间轨迹花的时间

总的来说在实际应用上的局限性非常大,不是“不能用于什么”的问题,而是“能用于什么”的问题
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发表于 Post on 2023-9-27 12:10:48 | 只看该作者 Only view this author
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恍惚月余,深谙人与人之间的差距。以后还应努力学习,才能与强者比肩。

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 楼主 Author| 发表于 Post on 2023-9-27 20:54:18 | 只看该作者 Only view this author
ABetaCarw 发表于 2023-9-27 12:10
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感谢讨论

因为跟着 VASP wiki 的例子试着跑了跑,但是不知道后续应该用在哪些场景,所以来请教一下大家。

似乎是应该有用途,不然 VASP 开发者花力气去开发这个功能干嘛呢?不过感觉应用场景的确很模糊……

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发表于 Post on 2023-9-29 17:10:32 | 只看该作者 Only view this author
只用一两条MD轨迹来训练,机器学习力场的迁移性很差。一般要根据你想模拟的体系,构建多样化的数据集,这样训练出来的力场才能用于production run.
如果就想简单地加速AIMD,vasp-MLFF的的使用门槛低,是个不错的选择。但是如果想用机器学习力场做更多事,那还是考虑专门做机器学习力场的code吧。

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