| 公式サイト | https://singroup.github.io/dscribe/latest/< |
|---|---|
| 公開度 | ★★★ |
| ライセンス |
Apache License 2.0 |
| 開発者 |
開発組織: Aalto University 応用物理学科の Computational Electronic Structure Theory (CEST) および Surfaces and Interfaces at the Nanoscale (SIN) 研究グループ。 |
| 関連論文 |
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| その他 |
説明: DScribeは、機械学習ポテンシャルや物性予測モデルを構築するために計算材料科学分野で広く利用されている。モジュール化されたAPIにより、scikit-learn、PyTorch、TensorFlowといった主要なPythonフレームワークと容易に連携できる。構造―物性相関の解析から分子・結晶シミュレーションにおけるアクティブ・ラーニングまで、現代のマテリアルズ・インフォマティクスのパイプラインを支える重要な要素となっている。 |
DScribe
DScribeは、原子構造から特徴記述子を生成するオープンソースのPythonライブラリである。材料情報学や機械学習で頻用されるCoulomb行列、SOAP（Smooth Overlap of Atomic Positions）、ACSF（Atom-centered Symmetry Functions）、MBTR（Many-body Tensor Representation）などの表現を効率よく実装している。原子配置を数値ベクトルへ変換することで、量子化学計算と機械学習モデルを橋渡しし、高速スクリーニングや代理モデル構築を可能にする。