# Release Notes

## MindSpore Chemistry 0.2.0 Release Notes

### 主要特性和增强

#### 力场模拟

* [STABLE] [NequIP](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindChemistry/applications/nequip): 基于等变图神经网络构建的SOTA模型，用于预测分子势能与力。
* [STABLE] [Allegro](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindChemistry/applications/allegro): 基于等变图神经网络构建的SOTA模型，可以在大规模材料体系中进行高精度预测，用于预测分子势能与力。

#### DFT模拟

* [STABLE] [DeephE3nn](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindChemistry/applications/deephe3nn): 基于E3的等变神经网络，利用晶体中的原子结构去预测体系的电子哈密顿量。

#### 性质预测

* [STABLE] [Matformer](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindChemistry/applications/matformer): 基于图神经网络和Transformer架构的深度学习模型，用于预测晶体材料的各种性质。

#### 结构生成

* [STABLE] [DiffCSP](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindChemistry/applications/diffcsp): 新增。是一种基于扩散模型的晶体结构预测方法，专门用于从稳定晶体数据中学习结构分布。它通过联合生成晶格和原子坐标来预测晶体结构，并利用周期性 E(3) 等变去噪模型来更好地模拟晶体的几何特性。它在计算成本上远低于传统的基于密度泛函理论的方法，并且在晶体结构预测任务中表现出色。

### 贡献者

感谢以下开发者做出的贡献:

wujian, wangyuheng, Lin Peijia, gengchenhua, caowenbin，Siyu Yang

------------------------------------------------