FAIRChem v2 UMA: единый ИИ-потенциал для молекул, катализаторов и материалов

Исследователи из Meta* (FAIR) выпустили вторую версию FAIRChem — фреймворка для атомистического моделирования на основе машинного обучения. Ключевая новинка — универсальный межатомный потенциал UMA (Universal Machine-learning Interatomic potential), который покрывает сразу три домена: молекулярную химию (omol), катализ (OC20) и неорганические материалы (OMat).

UMA позволяет выполнять широкий спектр задач без переобучения: расчёт энергии и сил в одной точке, оптимизация геометрии, сравнение спиновых состояний, оценка энергии реакций, вибрационный анализ, адсорбция на поверхности, релаксация кристаллической ячейки, подгонка уравнения состояния, молекулярная динамика и сканирование поверхности потенциальной энергии.

Фреймворк интегрирован с Atomic Simulation Environment (ASE) и поддерживает GPU-ускорение. Для доступа к весам модели требуется аутентификация через Hugging Face. В туториале показан полный пайплайн: от установки и настройки до конкретных расчётов на примере воды и других систем.

FAIRChem v2 UMA — значимый шаг к унификации вычислительной химии: одна модель вместо набора специализированных потенциалов. Это упрощает исследования в материаловедении, катализе и молекулярном дизайне.