面向无机材料的电响应通用学习方法

我们提出了 MACE-Field，一种具备场依赖性的 O(3) 等变原子势模型，为无机晶体材料提供了一种紧凑且导数一致的介电性质（如极化 $\mathbf P$、Born 有效电荷 $Z^*$ 和极化率 $\boldsymbol\alpha$）的计算路径，以及跨化学领域的有限场仿真。MACE-Field 保持标准的 MACE 读取方式，能够继承现有的 MACE 基础权重，将预训练模型转化为具备场依赖性的模型，改动极小。为此演示，我们在覆盖 BECs 和极化率（约 6000 份 MP 介电材料，涵盖 81 种元素）、极化（2500 份 MP 从非极到极的极化分支）、以及能量、力和应力（来自 MPtraj 的 10000 份结构重放数据）多个头上进行微调，构建出具备场依赖性的基础模型 MACE-Field-MP-0。我们表明 MACE-Field 能够评估极化分支和自发极化，跨越多样化化学元素预测 $Z^*$ 和介电常数，以及复现有限场分子动力学仿真，如 BaTiO$_3$ 极化滞回以及 $\alpha$-石英的红外/拉曼和介电光谱，基准测试对比 Allegro-pol 和 DFPT。