今日收揽70星 fairchem: 用AI加速材料科学与量子化学研究

作者贝克街的捉虫师

大家好，我是贝克街的捉虫师呀！

作为软件开发者，我们或多或少都接触过需要大量计算资源和复杂建模的场景。而在像材料科学、化学这样更偏基础研究的领域，科学家们面临的计算挑战更是巨大，比如模拟分子动力学、预测材料结构稳定性或是计算化学反应路径，这些往往需要借助高性能计算集群，耗时又耗钱。有没有可能用我们擅长的 AI 技术来给这些传统科学研究“加速”呢？

今天，我想给大家介绍的这个项目，就来自业界顶尖的 AI 实验室——Facebook AI Research（FAIR）。他们开源了一个名为 fairchem 的库，正是瞄准了用机器学习来革新材料科学和量子化学计算。

项目概述

fairchem 是 FAIR Chemistry 团队构建的一个集中式平台，旨在汇聚他们在材料科学和量子化学领域的所有数据、模型、演示和应用努力。你可以把它理解为一个为化学家和材料科学家打造的、基于 AI 的“虚拟实验室”。它利用先进的图神经网络等机器学习模型，来替代或辅助传统的物理模拟和计算方法（比如 DFT），目的是显著提高计算效率，降低研究成本，并能够探索更复杂、更大规模的体系。

简单来说，就是用强大的 AI 模型来快速准确地预测分子和材料的行为和性质，让科研人员可以把更多精力放在科学发现本身，而不是漫长的等待计算结果。项目是完全开源的，基于 Python 语言，并与计算化学领域广泛使用的 ASE (Atomic Simulation Environment) 库紧密集成。

项目数据

这个项目自开源以来，在 GitHub 上累计获得了 1138 个星标，其中仅今天就新增了 70 个，可见其受关注程度正在快速上升。项目的主要开发语言是 Python，由 facebookresearch 团队维护，有自动化测试（GitHub Actions Badge显示测试通过），更新迭代比较活跃（最近刚发布了 V2 版本）。目前项目主推 V2 版本，虽 PyPI 包尚不可用（等待部分依赖库更新），但提供了直接从 GitHub 安装的方式，使用起来也很顺滑。项目还提供了在线 Demo 和详细的文档，社区也在逐步发展中。

功能亮点

fairchem 作为 FAIR 的出品，自然有很多吸引人的技术特性：

🧪 强大的AI模型库

项目集成了 FAIR Chemistry 团队在材料和化学领域研发的最先进的机器学习模型，比如 Readme 中提到的 UMA (Unified Materials and Molecules) 模型。这些模型经过海量高质量数据的训练，能够准确捕捉原子结构与能量、力等物理量之间的复杂关系，是实现高效预测的核心。

🔧 无缝集成ASE

对于在计算化学/材料科学领域工作的研究人员来说，ASE 几乎是一个标准工具。fairchem 提供了 FAIRChemCalculator，可以直接作为 ASE 的计算器使用。这意味着你可以轻松地将 fairchem 的 AI 能力集成到现有的 ASE 工作流中，比如进行结构弛豫、分子动力学模拟等，学习成本大大降低。

🎯 多领域预测能力

这是一个我个人觉得很实用的设计。fairchem 的模型（特别是 UMA 模型）被设计成能处理多种类型的体系，包括催化体系（oc20）、无机材料（omat）、小分子（omol）、MOFs（odac）以及分子晶体（omc）等。通过简单地设置一个 task_name 参数，就可以让模型适应不同的应用场景，无需针对每个领域使用不同的工具或模型。

⚡ 加速模拟与预测

这可以说是 fairchem 最核心的价值所在。传统的高精度计算方法计算量巨大，而 fairchem 利用高性能的机器学习模型，可以在秒级甚至毫秒级完成对原子结构能量、受力等属性的预测，从而实现对分子动力学轨迹、结构优化过程的快速模拟。对于大规模体系或长时间尺度的模拟，这种加速效果尤其显著。

📦 一体化平台

fairchem 不仅仅是模型代码的集合，它还包含了一系列配套工具，比如数据集下载和处理脚本、用于生成模型输入数据的代码，以及一些基于模型的应用示例（如 AdsorbML, CatTSunami 等）。这使得 fairchem 更像一个相对完整的研究平台，方便用户从数据准备到模型应用的全流程探索。

安装与使用

fairchem 的安装和使用对于有 Python 基础的开发者来说是比较直观的，尽管目前 PyPI 包尚未正式发布。

  • 环境要求: Python 3.10+，需要安装 ASE 库 (pip install ase)。
  • 前置条件: 由于项目使用 Hugging Face Hub 托管模型，你需要一个 Hugging Face 账户，申请对应模型的访问权限（例如 Readme 中提到的 UMA 模型），并登录 Hugging Face 账户（通常通过终端命令 huggingface-cli login）。
  • 安装步骤（推荐 V2 版本）:
    目前，最推荐的安装方式是直接从 GitHub 仓库安装 V2 版本：

    # 直接从 GitHub 仓库安装 fairchem-core V2
pip install git+https://github.com/facebookresearch/fairchem.git@fairchem_core-2.0.0#subdirectory=packages/fairchem-core

    注意: Readme 中也提到了 V1 版本 (pip install fairchem-core==1.10) 和其使用的 OCPCalculator。V2 版本是重大更新，与 V1 不兼容，特别是模型的加载方式。请根据你的需求选择合适的版本。

  • 快速入门示例:
    这里以使用 fairchem 计算一个水分子的能量和原子受力为例：

    from ase.build import molecule
from fairchem.core import FAIRChemCalculator

# 实例化 fairchem 计算器
# hf_hub_filename 指向 Hugging Face Hub 上的模型文件，需要你有权限访问
# device='cuda' 使用 GPU 计算，如果只有 CPU 可以改为 'cpu'
# task_name='omol' 指定任务类型为分子计算
calc = FAIRChemCalculator(hf_hub_filename="facebook/UMA/uma_sm.pt", device="cuda", task_name="omol")

# 使用 ASE 创建一个水分子对象
atoms = molecule("H2O")

# 将 fairchem 计算器附加到原子对象上
atoms.calc = calc

# 现在可以直接调用 ASE 的方法来获取能量和受力了
# 计算分子的势能
energy = atoms.get_potential_energy()
print(f"Water molecule potential energy: {energy:.4f} eV")

# 计算每个原子受到的力
forces = atoms.get_forces()
print("Forces on atoms (eV/Å):")
print(forces)

# 你还可以进行结构优化、分子动力学模拟等，就像使用其他 ASE 计算器一样
# from ase.optimize import LBFGS
# opt = LBFGS(atoms)
# opt.run(fmax=0.01) # 优化直到最大受力小于0.01 eV/Å

    通过这个示例，可以看到将 fairchem 集成到 ASE 工作流是多么方便。只需实例化 FAIRChemCalculator，指定模型路径和任务类型，然后像往常一样使用 atoms.get_potential_energy() 或 atoms.get_forces() 等方法即可。

使用场景与推荐理由

fairchem 主要面向的是计算化学和材料科学领域，其典型应用场景包括：

  1. 高性能分子动力学模拟: 对于需要模拟分子或材料体系长时间演化过程的研究，fairchem 可以提供比传统方法快几个数量级的力场计算，从而模拟更长的时间尺度或更大的体系。
  2. 高通量结构优化与筛选: 在寻找稳定构型或新材料时，往往需要对大量可能的结构进行优化。fairchem 可以快速预测结构的能量和受力，加速结构弛豫过程，从而实现大规模结构库的快速筛选。
  3. 催化反应过程研究: 预测吸附能、过渡态能量等是研究催化机制的关键。fairchem 的 oc20 任务专门针对表面催化体系进行了优化，可以帮助研究人员更高效地探索反应路径。

推荐理由:

fairchem 是由世界顶尖的 AI 研究机构 FAIR Chemistry 团队开发和维护的，这意味着它使用了最新的机器学习技术和高质量的数据集。它与计算化学领域的标准工具 ASE 的良好集成，大大降低了专业用户的使用门槛。其多领域支持和显著的计算加速能力，对于需要进行大量分子/材料计算的研究人员和工程师来说，是一个非常值得尝试的强大工具。对于希望了解 AI 在基础科学领域如何落地应用的开发者，fairchem 也提供了一个高质量、真实的案例。

结语

总的来说，fairchem 是 FAIR Chemistry 团队在“AI for Science”领域的一个重要开源贡献。它为材料科学和量子化学研究提供了一个基于先进机器学习模型的高效计算平台，展现了 AI 赋能基础科学研究的巨大潜力。

如果你是计算化学、材料科学领域的研究人员或工程师，或者你对 AI 在科学领域的应用充满好奇，我个人认为 fairchem 都非常值得你关注和深入了解。虽然它专业性较强，但其背后的思想和模块化设计，对于任何希望将 AI 应用于复杂科学问题的探索者都有启发。

项目地址在这里，感兴趣的朋友不妨去探索一番：

GitHub 链接：https://github.com/facebookresearch/fairchem

项目在线 Demo：https://facebook-fairchem-uma-demo.hf.space/

如果你尝试使用了 fairchem，或者对 AI 在科学领域的应用有什么独到的见解，欢迎在评论区分享交流！我是贝克街的捉虫师，我们下期再见！

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