ABOUT THIS TOOL
关于 NequIP
用于训练 E(3) 等变机器学习原子间势的开源框架，可与 ASE 和 LAMMPS 工作流集成。它面向“从量子计算数据训练等变原子间势”这一类科研任务，可通过Python、Linux、GPU、HPC使用。本站将其归入化学与材料，相关能力标签包括机器学习势、等变神经网络。
适合用带有能量、力和可选应力标签的量子计算数据训练 E(3) 等变原子间势，再通过 ASE 或 LAMMPS 接口用于结构优化和分子动力学。应固定数据划分、单位、截断半径、软件版本与编译配置。
NequIP 适合哪些科研任务？
- 训练等变机器学习原子间势
- 编译模型用于高性能推理
- 连接 ASE 或 LAMMPS 开展原子模拟
选择与使用建议
建议先用不含敏感信息的小型任务试用，检查输出是否可追溯、能否导出，以及是否适合你所在团队的工作流。涉及论文结论、统计分析或专业模型时，应保留原始来源、参数和人工复核记录。
- 训练分布之外的元素、构型和热力学状态可能产生严重误差
- 2025 年后的主要版本存在不向后兼容变化，复现时必须固定版本
机器学习势等变神经网络
最后核验：2026-09-01
资料来源：官方来源 ↗
工具功能、价格与政策可能变化，请以官方页面为准。