Meta 在 2024 年发布的开源大数据集及相应预训练模型

Open Materials 2024指的是什么？

Meta发布了Open Materials 2024（OMat24），这是一个庞大的公开数据集，内含超过1.1亿个通过密度泛函理论(DFT)计算得到的结构数据点，主要探索无机材料的多样性和组成特点。该数据集还配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2，在Matbench Discovery排行榜上表现突出。此模型能够准确预测材料的基态稳定性和形成能，促进了人工智能在材料科学研究中的应用进展。

Open Materials 2024的核心特性

• 海量数据集合供给包含逾一亿一千多万种结构的密度泛函理论(DFT)计算结果，涵盖广泛种类的无机材料，为深入探索新材料提供了坚实的数据支持。
• 材料的进展促进了提速促进新材料研发进程的提速，在探寻化学空间方面比传统的计算及实验技术更为高效。
• 预先训练的模型获得支持呈现了利用图神经网络（GNN）构建的预训练架构EquiformerV2，该架构在评估材料基态稳定性及计算形成能量上展现出了卓越的能力。

2024年开放材料的技术基础

• 密度函数理论（DFT）运用DFT技术来进行分析，这是一套用于仿真电子结构尤其是复杂多电子系统基态的量子力学算法。
• 图形神经网络（GNN）EquiformerV2模型由OMat24开发，采用的是GNN（图形神经网络）框架。作为一种深度学习技术，它在处理具有图状特征的数据方面表现出色，并特别适用于描述分子及晶体结构以及预测它们的特性。
• 数据强化与噪声去除利用如非平衡结构降噪（DeNS）的技术手段，提升模型在处理不平衡材质时的表现广度，并进一步增强其稳定性和精确性。
• 大规模的培训与精细调整该模型先通过大规模的数据集完成初步的预训练，随后在特定领域的数据集中进一步调整优化，以更好地适用于各种预测任务并提升其表现效果。
• 高效能计算能力利用强大的计算能力来进行大量的DFT运算及模型训练，对于应对并解析OMat24中的海量数据至关重要。

2024年Open Materials项目的网址

• 官方网站项目这篇文章探讨了在AI领域中的几项最新进展，包括新闻的公正分段、任意物体检测技术的新版本（Segment Anything 2.1），以及遵循Meta精神的语言模型层跳过技术和SALSA与SONA算法。这些创新旨在提升人工智能处理信息和理解复杂数据的能力。
• HuggingFace的模型集合由于提供的内容为空，没有具体文字可供改写。如果您提供一段具体的文本，我将会根据您的要求进行相应的处理和呈现。
  • 信息：访问该数据集的链接为 https://huggingface.co/datasets/fairchem/OMAT24
  • 算法模型：访问此链接可查看fairchem团队发布的OMAT24模型 – https://huggingface.co/fairchem/OMAT24
• 关于arXiv上的科技学术文章在该论文中（可访问链接：https://arxiv.org/pdf/2410.12771），研究人员探讨了他们的最新发现和方法。

Open Materials 2024的使用情境

• 新型材料的探索与发现借助人工智能技术加快新型材料的研发进程，尤其是在能源、电子产品及催化剂等行业中。
• 材料特性预报预计分析材料的电子特性、力学表现以及热稳定性的核心特征。
• 能量的储存及变换过程探索并开发更优质的电池材料、燃料电池的催化元件以及太阳能源材料。
• 生态学研究研制新的吸附材料应用于直接空气捕捉(DAC)，以协助应对气候变迁的问题。
• 材料计算科学：供应一个庞大的数据集合，旨在对计算材料科学研究里的机器学习模型进行训练与检验。