Un tutorial di MarkTechPost esamina FAIRChem v2 e il potenziale interatomico universale di machine learning UMA come framework unificato per la simulazione atomistica nella chimica molecolare, nella catalisi e nei materiali inorganici. Il workflow utilizza FAIRChem con Atomic Simulation Environment, o ASE, per gestire strutture atomiche, ottimizzatori, vincoli, calcoli termodinamici, analisi delle traiettorie e accelerazione GPU quando disponibile.

Il tutorial configura l’ambiente software, effettua l’autenticazione con Hugging Face per accedere ai pesi gated del modello UMA e inizializza calcolatori specifici per le attività nei domini omol, oc20 e omat. Applica lo stesso potenziale preaddestrato a diverse attività di chimica computazionale, tra cui previsione di energia e forze a punto singolo, ottimizzazione della geometria molecolare, confronto degli stati di spin, stima dell’energia di reazione, analisi vibrazionale, adsorbimento superficiale, rilassamento della cella cristallina, fitting dell’equazione di stato, dinamica molecolare e scansione della superficie di energia potenziale. Questa ampiezza è rilevante perché i workflow di modellazione atomistica spesso richiedono il passaggio tra metodi specifici per dominio, convenzioni di riferimento e configurazioni di modello quando si passa da molecole isolate a superfici o solidi periodici.

La configurazione installa FAIRChem, ASE, strumenti di visualizzazione e dipendenze Hugging Face, mantenendo il processo sicuro da rieseguire in Google Colab. Dopo l’autenticazione tramite Hugging Face, il workflow verifica automaticamente se l’accelerazione GPU è disponibile. Quindi carica il predittore UMA e crea calcolatori separati per simulazioni molecolari, catalitiche e dei materiali. FAIRChem è disponibile tramite il repository GitHub del progetto all’indirizzo https://github.com/facebookresearch/fairchem.

Per i calcoli molecolari, il tutorial utilizza il calcolatore molecolare UMA per valutare l’energia, le forze atomiche e l’energia di atomizzazione di una molecola d’acqua. Definisce atomi di riferimento isolati di idrogeno e ossigeno con le molteplicità di spin appropriate per il calcolo dell’energia di atomizzazione. La geometria dell’acqua viene quindi distorta e rilassata con l’ottimizzatore LBFGS, dopodiché vengono analizzate la lunghezza di legame convergente, l’angolo di legame e la traiettoria energetica.

Il workflow confronta inoltre gli stati elettronici singoletto e tripletto del metilene per calcolare il gap energetico dello stato di spin. Rilassa metano, ossigeno, anidride carbonica e acqua, quindi combina le energie previste per stimare l’energia elettronica di reazione della combustione del metano. In un altro esempio molecolare, il tutorial esegue un’analisi vibrazionale a differenze finite dell’acqua rilassata per ottenere le frequenze dei modi normali e l’energia di punto zero. Questi esempi coprono verifiche comuni di tipo validazione per i potenziali appresi: se le forze possono guidare un’ottimizzazione stabile, se le energie relative possono essere combinate in modo coerente e se la curvatura locale attorno a un minimo può supportare calcoli vibrazionali.

Per la catalisi, il tutorial costruisce uno slab periodico Cu(100), colloca una molecola di monossido di carbonio in un sito di adsorbimento a ponte e vincola gli strati inferiori di rame. Il sistema adsorbato–superficie viene rilassato con il calcolatore OC20, mentre lo slab pulito e i riferimenti di monossido di carbonio in fase gassosa vengono ottimizzati separatamente. Il tutorial valuta poi un ciclo didattico di energia di adsorbimento, osservando al contempo che OC20 utilizza una convenzione di riferimento energetico specifica per l’attività.

Per la modellazione dei materiali, il workflow rilassa sia le posizioni atomiche sia la cella di simulazione del ferro BCC utilizzando il calcolatore UMA del dominio dei materiali e un filtro di cella Frechet. Campiona le energie su un intervallo di volumi compressi ed espansi, adatta un’equazione di stato di Birch–Murnaghan e stima il volume di equilibrio e il modulo di comprimibilità. Il rilassamento della cella e il fitting dell’equazione di stato sono passaggi standard nelle simulazioni dello stato solido perché collegano le energie atomistiche a proprietà strutturali ed elastiche, non soltanto a singole geometrie.

Il tutorial esegue inoltre dinamica molecolare di Langevin per l’acqua a 300 K, tracciando nel tempo temperatura, energia potenziale e lunghezza del legame O–H. Scansiona anche la superficie di energia potenziale dell’acqua allungando sistematicamente un legame O–H su un intervallo di distanze selezionato. A ogni geometria, l’energia molecolare viene valutata, normalizzata rispetto al minimo e utilizzata per visualizzare il profilo di dissociazione risultante.

L’articolo conclude che il workflow dimostra come FAIRChem v2 e UMA possano fornire un potenziale appreso condiviso tra domini chimicamente distinti senza richiedere un modello separato per ogni attività. I calcoli molecolari vengono utilizzati per valutare energie, forze, comportamento di atomizzazione, gap di spin, energetica di reazione, modi vibrazionali e profili di allungamento dei legami. Il dominio della catalisi viene utilizzato per rilassare CO su una superficie Cu(100) ed esaminare l’energetica di adsorbimento, mentre il dominio dei materiali viene utilizzato per rilassare il ferro BCC e stimarne il modulo di comprimibilità da un fitting dell’equazione di stato.

Combinando l’inferenza UMA con i costruttori di strutture, gli ottimizzatori, i filtri, gli strumenti vibrazionali e le utilità di dinamica molecolare di ASE, il tutorial presenta una base riutilizzabile per estendere il workflow a molecole più grandi, interfacce catalitiche, materiali cristallini, framework metallo-organici, cristalli molecolari e varianti del modello UMA a maggiore accuratezza. Il codice completo del tutorial è disponibile all’indirizzo https://github.com/MARKTECHPOST-AI-MEDIA-INC/AI-Agents-Projects-Tutorials/blob/main/ML%20Project%20Codes/fairchem_v2_uma_multidomain_atomistic_simulation_Marktechpost.ipynb.