公开(公告)号：CN115083534A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210769724.7

申请日：2022-06-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 荆宇航 ,  李兴冀 ,  牛宏伟 ,  杨剑群

IPC: G16C10/00 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了一种机器学习力场开发误差函数选取方法，属于机器学习技术领域。所述方法包括：在训练起始阶段，将原子受力的初始权重大于能量的初始权重，在训练过程中，原子受力的权重由训练起始阶段原子受力的初始权重按指数随训练步数逐渐减小为训练结束时原子受力的最终权重，能量的权重由训练起始阶段能量的初始权重按指数随训练步数逐渐变化为训练结束时能量的最终权重。本发明通过在训练的不同阶段，给予能量和原子受力不同的权重，加快了机器学习力场训练的收敛速度，提高了最终的机器学习模型准确率，为构建准确表征材料各项理化性质的机器学习力场提供了必要基础。

公开(公告)号：CN115146535A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210762668.4

申请日：2022-06-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 荆宇航 ,  李兴冀 ,  牛宏伟 ,  刘中利 ,  杨剑群

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06K9/62 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了一种半导体材料机器学习力场开发方法，包括使用VASP软件进行半导体材料的第一原理分子动力学模拟，获得MD中的每一帧构象的势能和原子受力信息；使用经验力场进行含PKA的MD模拟，获得含PKA的MD模拟轨迹；利用VASP软件对轨迹中的构象进行单点能计算，获取含PKA的MD模拟构象的势能和原子受力信息；将MD模拟和含PKA的MD模拟中的构象势能和原子受力信息作为数据库，训练得到机器学习力场。本发明使用经验力场进行含PKA的MD模拟，之后使用第一原理计算轨迹中构象的势能和原子受力，获得了和辐照缺陷演化实际工况接近的数据库，从而实现了建立准确表征材料中辐照缺陷演化过程的材料机器学习力场。

公开(公告)号：CN115146535B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202210762668.4

申请日：2022-06-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 荆宇航 ,  李兴冀 ,  牛宏伟 ,  刘中利 ,  杨剑群

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F18/214 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供了一种半导体材料机器学习力场开发方法，包括使用VASP软件进行半导体材料的第一原理分子动力学模拟，获得MD中的每一帧构象的势能和原子受力信息；使用经验力场进行含PKA的MD模拟，获得含PKA的MD模拟轨迹；利用VASP软件对轨迹中的构象进行单点能计算，获取含PKA的MD模拟构象的势能和原子受力信息；将MD模拟和含PKA的MD模拟中的构象势能和原子受力信息作为数据库，训练得到机器学习力场。本发明使用经验力场进行含PKA的MD模拟，之后使用第一原理计算轨迹中构象的势能和原子受力，获得了和辐照缺陷演化实际工况接近的数据库，从而实现了建立准确表征材料中辐照缺陷演化过程的材料机器学习力场。