Un tutoriel de MarkTechPost examine FAIRChem v2 et le potentiel interatomique universel d’apprentissage automatique UMA comme un cadre unifié pour la simulation atomistique en chimie moléculaire, en catalyse et dans les matériaux inorganiques. Le workflow utilise FAIRChem avec l’Atomic Simulation Environment, ou ASE, afin de gérer les structures atomiques, les optimiseurs, les contraintes, les calculs thermodynamiques, l’analyse de trajectoires et l’accélération GPU lorsqu’elle est disponible.

Le tutoriel configure l’environnement logiciel, s’authentifie auprès de Hugging Face pour accéder aux poids du modèle UMA à accès restreint, et initialise des calculateurs propres aux tâches pour les domaines omol, oc20 et omat. Il applique le même potentiel préentraîné à plusieurs tâches de chimie computationnelle, notamment la prédiction d’énergie et de forces en point unique, l’optimisation de géométrie moléculaire, la comparaison d’états de spin, l’estimation d’énergie de réaction, l’analyse vibrationnelle, l’adsorption de surface, la relaxation de cellule cristalline, l’ajustement d’équation d’état, la dynamique moléculaire et le balayage de surface d’énergie potentielle. Cette étendue est pertinente, car les workflows de modélisation atomistique nécessitent souvent de passer d’une méthode propre à un domaine, d’une convention de référence et d’une configuration de modèle à une autre lorsqu’ils évoluent de molécules isolées vers des surfaces ou des solides périodiques.

La configuration installe FAIRChem, ASE, des outils de visualisation et les dépendances Hugging Face tout en maintenant un processus sûr à réexécuter dans Google Colab. Après l’authentification via Hugging Face, le workflow vérifie automatiquement si l’accélération GPU est disponible. Il charge ensuite le prédicteur UMA et crée des calculateurs distincts pour les simulations moléculaires, de catalyse et de matériaux. FAIRChem est disponible dans le dépôt GitHub du projet à l’adresse https://github.com/facebookresearch/fairchem.

Pour les calculs moléculaires, le tutoriel utilise le calculateur moléculaire UMA afin d’évaluer l’énergie, les forces atomiques et l’énergie d’atomisation d’une molécule d’eau. Il définit des atomes de référence isolés d’hydrogène et d’oxygène avec les multiplicités de spin appropriées pour le calcul de l’énergie d’atomisation. La géométrie de l’eau est ensuite déformée puis relaxée avec l’optimiseur LBFGS, après quoi la longueur de liaison convergée, l’angle de liaison et la trajectoire énergétique sont analysés.

Le workflow compare également les états électroniques singulet et triplet du méthylène afin de calculer l’écart d’énergie entre états de spin. Il relaxe le méthane, l’oxygène, le dioxyde de carbone et l’eau, puis combine leurs énergies prédites pour estimer l’énergie électronique de réaction de la combustion du méthane. Dans un autre exemple moléculaire, le tutoriel réalise une analyse vibrationnelle par différences finies de l’eau relaxée afin d’obtenir les fréquences des modes normaux et l’énergie de point zéro. Ces exemples couvrent des vérifications courantes de type validation pour les potentiels appris : déterminer si les forces peuvent piloter une optimisation stable, si les énergies relatives peuvent être combinées de façon cohérente et si la courbure locale autour d’un minimum peut prendre en charge des calculs vibrationnels.

Pour la catalyse, le tutoriel construit une dalle périodique Cu(100), place une molécule de monoxyde de carbone sur un site d’adsorption en pont et contraint les couches inférieures de cuivre. Le système adsorbat–surface est relaxé avec le calculateur OC20, tandis que la dalle propre et les références de monoxyde de carbone en phase gazeuse sont optimisées séparément. Le tutoriel évalue ensuite un cycle pédagogique d’énergie d’adsorption, tout en notant qu’OC20 utilise une convention de référence énergétique propre à la tâche.

Pour la modélisation des matériaux, le workflow relaxe à la fois les positions atomiques et la cellule de simulation du fer BCC à l’aide du calculateur UMA du domaine des matériaux et d’un filtre de cellule de Frechet. Il échantillonne les énergies sur une plage de volumes comprimés et dilatés, ajuste une équation d’état de Birch–Murnaghan, puis estime le volume d’équilibre et le module de compressibilité. La relaxation de cellule et l’ajustement d’équation d’état sont des étapes standard de simulation de l’état solide, car elles relient les énergies atomistiques aux propriétés structurelles et élastiques plutôt qu’à de simples géométries isolées.

Le tutoriel exécute en outre une dynamique moléculaire de Langevin pour l’eau à 300 K, en suivant la température, l’énergie potentielle et la longueur de liaison O–H au fil du temps. Il balaie aussi la surface d’énergie potentielle de l’eau en étirant systématiquement une liaison O–H sur une plage de distances sélectionnée. À chaque géométrie, l’énergie moléculaire est évaluée, normalisée par rapport au minimum et utilisée pour visualiser le profil de dissociation obtenu.

L’article conclut que le workflow montre comment FAIRChem v2 et UMA peuvent fournir un potentiel appris commun à des domaines chimiquement distincts sans nécessiter un modèle séparé pour chaque tâche. Les calculs moléculaires servent à évaluer les énergies, les forces, le comportement d’atomisation, les écarts de spin, l’énergétique de réaction, les modes vibrationnels et les profils d’étirement de liaison. Le domaine de la catalyse est utilisé pour relaxer CO sur une surface Cu(100) et examiner l’énergétique d’adsorption, tandis que le domaine des matériaux sert à relaxer le fer BCC et à estimer son module de compressibilité à partir d’un ajustement d’équation d’état.

En combinant l’inférence UMA avec les générateurs de structures, optimiseurs, filtres, outils vibrationnels et utilitaires de dynamique moléculaire d’ASE, le tutoriel présente une base réutilisable pour étendre le workflow à des molécules plus grandes, des interfaces catalytiques, des matériaux cristallins, des réseaux métallo-organiques, des cristaux moléculaires et des variantes de modèles UMA de plus haute précision. Le code complet du tutoriel est disponible à l’adresse https://github.com/MARKTECHPOST-AI-MEDIA-INC/AI-Agents-Projects-Tutorials/blob/main/ML%20Project%20Codes/fairchem_v2_uma_multidomain_atomistic_simulation_Marktechpost.ipynb.