分子预测
分子性质预测，通过深度学习网络预测不同粒子体系中的各种性质. 我们集成了NequIP模型、Allegro模型，根据分子体系中各原子的位置与原子数信息构建图结构描述，基于等变计算与图神经网络，计算出分子体系能量。 密度泛函理论哈密顿量预测。我们集成了DeephE3nn模型，基于E3的等变神经网络，利用原子的结构去预测其的哈密顿量。 晶体材料性质预测。我们集成了Matformer模型，基于图神经网络和Transformer架构的模型，用于预测晶体材料的各种性质。
已支持网络
功能 |
模型 |
训练 |
推理 |
后端 |
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分子预测 |
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Ascend |
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分子预测 |
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电子结构预测 |
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晶体材料性质预测 |
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Ascend |