| 公式サイト | https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/abics/about |
|---|---|
| 公開度 | ★★★ |
| マニュアルページ | https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/abics/doc/manual |
| ダウンロードページ | https://github.com/issp-center-dev/abICS/releases |
| ライセンス |
GPL v3 |
| 開発者 |
– ver 2.0 – 笠松 秀輔 (山形大学 学術研究院 (理学部主担当)) – 本山 裕一 (東京大学 物性研究所) – 青山 龍美 (東京大学 物性研究所) – 吉見 一慶 (東京大学 物性研究所) – 杉野 修 (東京大学 物性研究所) – ver. 1.0 – 笠松 秀輔 (山形大学 学術研究院(理学部主担当)) – 本山 裕一 (東京大学 物性研究所) – 吉見 一慶 (東京大学 物性研究所) – 山本 良幸 (東京大学 物性研究所) – 杉野 修 (東京大学 物性研究所) – 尾崎 泰助 (東京大学 物性研究所) |
| 対応OS・利用環境 |
– python(≥3.7) – numpy – scipy – toml (for parsing input files) – mpi4py (for parallel tempering) – pymatgen (for parsing vasp I/O) – qe-tools (for parsing QE I/O) |
| 関連論文 |
Shusuke Kasamatsu, Yuichi Motoyama, Kazuyoshi Yoshimi & Tatsumi Aoyama (2023) “Configuration sampling in multi-component multi-sublattice systems enabled by ab initio Configuration sampling toolkit (abICS)” Science and<\span> Technology of Advanced Materials: Methods, DOI: [https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2284128](10.1080/27660400.2023.2284128) |
| 関連サイト |
MateriApps: https://ma.issp.u-tokyo.ac.jp/app/2364 |
abICS
abICSは第一原理計算を再現する機械学習モデルを訓練し、不規則系での統計熱力学サンプリングを高速に実行するためのソフトウェアフレームワークである。金属や酸化物合金などの多成分固体系に重点を置いている。aenetで実装されているニューラルネットワークポテンシャルを機械学習モデルとして利用することができる。機械学習の基となる第一原理計算用入力ファイルの自動生成にも対応しており、Quantum Espresso、VASP、OpenMXを利用可能。