碳氢燃料加有机凝胶剂体系给DPMD的训练集采用什么方法和软件构建呢？

origsin

如题，要模拟的是碳氢燃料加凝胶剂形成的凝胶体系，想用DeepMD-kit加LAMMPS，目前的问题如下：
1.训练集如何构建，采用DFT、AIMD吗？
2.这个体系用什么软件合适呢？
3.什么算是合格的训练集呢？对原子数有具体要求吗？
4.能否推荐一些AIMD的相关书籍或者文献呢？
求解答，万分感谢！

Aletyx

1. 初始数据集通常是从不同初始构型出发跑AIMD（AIMD通常设置为高温高压，目的是为了尽可能采集丰富的构型）。此外，一般情况下初始数据集是不完备的，有很多构象是没有探索采样到的，机器学习势函数擅长内推，不擅长外推，对于数据集中没有出现的构型，它的预测效果可能很差，故一般会使用DP-GEN进行数据集的扩充。
2. 可能你的体系比较大，我推荐用CP2K或者ABACUS。（具体问题具体分析，但是无论是用什么软件算，都要先做好收敛性测试！）
3. 一般来说，合格的数据集即“DP-GEN”后收敛的数据集。关于原子数：进行DFT计算的晶胞不能太小，因为机器学习势涉及到一个截断半径rcut，如果你跑DFT的晶胞过小，很可能提供了大量重复信息。
4. 去看DP官方的推文，他们会推大量使用DeepMD-kit+ LAMMPS的论文案例，而且很多论文中的输入文件是开源的，DP自家的Bohrium上也有非常多高质量的notebook，能够非常快的带你入门。
5. 如何评估训练出的模型质量：a）能够精准预测数据集中DFT的能量和受力（这个是最基本的）。b)能够复现一些物性，如RDF, MSD, 温度驱动相变等等。

（开发DP力场流程看起来简单，其实里面的坑很多）

origsin

Aletyx 发表于 2024-4-3 15:27
1. 初始数据集通常是从不同初始构型出发跑AIMD（AIMD通常设置为高温高压，目的是为了尽可能采集丰富的构型 ...

非常感谢您的回答！我先去尝试看一下DP官方的推文，有问题还想要请教您，再次感谢！