MS 포스 필드의 응용 분야
정확한 물성 예측을 위한 최첨단 힘장 기술
- 액체 전해질의 확산, 점도, 전도도 등의 부피 및 수송 특성을 계산한다
- 고체 전해질 및 음극 코팅 재료 내 리튬 이온 확산 시뮬레이션
- 전해질 반응성 및 SEI 형성 모델링
MS Force Field Applications(MS FF Applications)에는 Schrödinger에서 널리 사용되는 OPLS4 및 새로운 OPLS5 힘장뿐만 아니라, 다양한 물성 예측 워크플로우를 위한 Schrödinger 의 모든머신러닝 힘장(MLFF)에 대한 접근 권한을 제공합니다. Schrödinger 는 사용자가 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 모델링 결과를 얻을 수 있도록 힘장 분야의 혁신을 선도하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
새로운 소식:
- OPLS5: 드루데(Drude) 진동자를 추가하여 분극률을 명시적으로 다루고 있어, 양이온-파이(π) 상호작용을 정확하게 모델링하고, 전하를 띤 계에 대한 수소 결합을 더욱 정확하게 처리할 수 있습니다.
- MPNICE: 다중 원자 전하 평형( 머신러닝 ) 힘장은, 반복적 전하 평형( 머신러닝 ) 원자간 잠재력으로도 알려져 있으며, 고전적 힘장과 비선형 힘장( DFT) 사이의 중간 단계에 해당합니다. 이는 전자의 선형 스케일링을 유지하면서 후자의 정확도에 근접합니다. 반복적 전하 평형을 갖춘 메시지 전달 네트워크(MPNICE)는 Schrödinger 에서 개발한 MLFF 아키텍처로, 89개 원소를 포괄하는 여러 사전 훈련된 모델을 제공하며, 평형화된 원자 전하와 장거리 정전기력을 명시적으로 반영합니다.
- 미세 조정: MPNICE 및 UMA와 같은 아키텍처는 탁월한 일반화 능력을 제공하지만, 특화된 시스템에서 높은 정밀도의 정확도를 달성하려면 종종 양자역학적 데이터를 통해 모델을 맞춤 조정해야 합니다. MS FF Applications는 Jaguar 또는 Quantum Espresso 에서 제공하는 양자 역학적 분산 함수( DFT ) 계산을 활용하여 MPNICE 모델을 미세 조정할 수 있는 직관적이고 자동화된 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 재료 과학 워크플로우 및 솔루션 전반에 걸쳐 원활하게 통합되는, 애플리케이션별 맞춤형 MLFF를 개발할 수 있습니다.
- 3D ML 모델을 위한 MPNICE 임베딩: MLFF의 내부 레이어는 화학 공간과 3D 원자 배열에 대한 정교하고 치밀한 매핑을 포함하고 있습니다. 이러한 잠재 표현을 활용함으로써, MPNICE 임베딩을 통해 3D 좌표로부터 직접 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 주기적 및 비주기적 구조를 아우르는 유기, 무기 및 하이브리드 시스템 전반에 걸쳐 고정밀도 예측 모델을 생성할 수 있습니다.
MLFF의 장점
DFT 에 근접한 정확도를 유지하면서 계산 시간을 수십 배 단축
다음과 같은 GPU 가속 분자동역학 옵션 Desmond
89개의 원소를 아우르는 방대한 화학적 공간
유기물, 무기물 및 하이브리드 소재에 특화된 힘장이며, 미세 조정 기능이 추가되었습니다.
주요 역량
배터리
고분자
- 고분자의 동적 특성 평가
- 고체 고분자 전해질 연구
표면에서의 흡착
- 복잡한 표면의 확장 모델에서 다중 흡착질의 반응성을 연구한다
결정 구조 예측
- 순위별 유기 결정 구조
OLED 소재
- 분자 배열 및 박막 형태 시뮬레이션
- 도핑, 호스트-게스트 및 층간 상호작용 연구
- 분자 계의 정적 및 동적 무질서와 장치 특성을 연관 짓는다
- 열역학적 및 기계적 특성 예측을 용이하게 한다
- 모델 전하 및 엑시톤 수송
사례 연구 및 웨비나
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재료과학 연구 분야 전반에 걸친 폭넓은 응용
문서 및 튜토리얼
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