계산 재료 및 분자 시뮬레이션 연구 시 필요한 도구 찾기

계산 재료나 분자 시뮬레이션 관련 연구를 할 때 가장 시간이 많이 걸리는 단계는 도구를 찾는 것입니다. 모델, 데이터셋, 포텐셜 함수(potential function), 시각화 프로젝트 등이 사방에 널려 있습니다.

Best of Atomistic Machine Learning은 원자 수준 머신러닝 프로젝트의 엄선된 모음집으로, 현재 510개 이상의 관련 오픈 소스 프로젝트를 수록하고 있습니다.

GitHub:
http://github.com/JuDFTteam/best-of-atomistic-machine-learning
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이곳에서는 품질 점수에 따라 프로젝트가 정렬되며, 별표 개수, 활성도, 적용 가능한 태그 등이 표시됩니다.

분류 또한 매우 세분화되어 있어, 머신러닝 원자 간 포텐셜(interatomic potential), 범용 포텐셜 함수부터 재료 발견(material discovery), 생성 모델(generative model), 언어 모델(language model), 데이터셋 및 시각화 도구까지 갖추고 있습니다.

이것은 일반적인 도구는 아니지만, 계산 화학, 재료 과학, 분자 시뮬레이션을 하는 사람들에게는 시간을 크게 절약해 줄 수 있는 네비게이션 페이지입니다.

제가 'AI 전체 공략(지속 업데이트 중)'을 콰크 클라우드 드라이브에 공유했습니다.
https://pan.quark.cn/s/c7b6691bdf5d