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原標(biāo)題：【材料化學(xué)工具匯總】開(kāi)源科學(xué)大模型；材料分析Python庫(kù)；分子并行模擬器；自動(dòng)材料探測(cè)
關(guān)鍵字：材料,化學(xué),資源,模型,地址
文章來(lái)源：HyperAI超神經(jīng)
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內(nèi)容摘要：

在 AI for Science 的規(guī)模化推廣過(guò)程中，低門檻使用且開(kāi)源的高性能工具至關(guān)重要。一方面，科研人員能夠通過(guò)上手使用，更加直觀地了解 AI 的能力；另一方面，當(dāng)團(tuán)隊(duì)中缺乏交叉學(xué)科人才時(shí)，已有工具能夠減少科研人員探索 AI 應(yīng)用的成本，加速研究進(jìn)程。
為了方便大家檢索易用的開(kāi)源工具，HyperAI超神經(jīng)將面向不同的學(xué)科領(lǐng)域，定期匯總整理優(yōu)質(zhì)工具資源。如果大家發(fā)現(xiàn)好用的工具，也歡迎以后臺(tái)留言的形式分享給我們！
本期介紹的是材料化學(xué)領(lǐng)域的工具資源：
*Pymatgen：材料分析 Python 庫(kù)
*PubChemPy：化學(xué)工具包
*Bert-loves-chemistry：化學(xué)建模
*LAMMPS：大規(guī)模原子分子并行模擬器
*NIMS-OS：自動(dòng)材料探測(cè)
*ChemCrow：簡(jiǎn)化常見(jiàn)化學(xué)任務(wù)推理
*浦科化學(xué)：開(kāi)源科學(xué)大模型
*Open Catalyst Project：挖掘用于可再生能源儲(chǔ)存的新催化劑
*Materials Projects：計(jì)算材料性質(zhì)Pymatgen：材料分析 Python 庫(kù)Pymatgen (Python Materials Genomics) 是一個(gè)開(kāi)源的、

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作者簡(jiǎn)介：解構(gòu)技術(shù)先進(jìn)性與普適性，解讀更前沿的 AIForScience 案例