MolCryst-MLIPs：机器学习的分子晶体原子间势数据库

我们提出了一个开放的机器学习原子间势 (MLIP) 分子晶体 (MC) 数据库，称为 MolCryst-MLIP。第一个版本包括针对九种分子晶体系统（苯甲酰胺、苯甲酸、香豆素、杜烯、异烟酰胺、烟酸、烟酰胺、吡嗪酰胺和间苯二酚）的微调 MACE 模型，这些模型使用自动化机器学习管道 (AMLP) 开发，该管道简化了整个 MLIP 开发工作流程（从参考数据生成到 模型训练 和验证），成为可重复且用户友好的管道。模型根据 MA​​CE-MH-1 基础模型（omol head）进行微调，在所有系统中产生的平均能量 MAE 为 0.141 kJ/mol/atom，平均力 MAE 为 0.648 kJ/mol/Angstrom。以 DFT 标记的多晶型集上的三个最先进的基础模型为基准，只有经过微调的模型才能解析多晶型能量景观。通过能量守恒、P2 取向顺序参数和径向分布函数评估动态稳定性和结构完整性，并使用分子动力学模拟进行评估。发布的模型和数据集构成了一个不断增长的经过验证的 MLIP 开放数据库，可用于在不同热力学条件下对每个目标化合物的多晶型景观进行分子晶体多晶型的生产 MD 模拟。