GEWUM：面向材料学探索的通用工作流程平台
材料科学
2026-04-24 v1
摘要
量身化材料的发现日益依赖于计算方法。然而，现有软件碎片化的生态往往阻碍了在高性能计算(HPC)环境下大规模结构预测与严格稳定性验证的无缝集成。为填补这一差距，我们提出了GEWUM（General Exploration Workflow for the Utopia of Materials，通向材料学乌托邦的通用探索工作流程），一个旨在自动化和加速材料发现的统一、开源平台。GEWUM将选择性随机结构搜索(SRSS)策略与通用机器学习原子势能(uMLIPs)相结合，实现对庞大化学空间的高效探索。其核心架构具有模块化设计，原生支持基于SLURM的HPC集群。该平台统一了整个工作流程，涵盖随机结构生成、保持多样性的选择、热力学与动力学稳定性评估，以及高级性质计算（如弹性常数、热导率和准希赫冈近似）。我们通过三个典型案例展示了GEWUM的能力：（1）在复合Al-Sc-N氮化物体系中预测低能多态结构；（2）识别P-62c相的U3Si5结构，与已知的AlB2型结构不同；（3）在150 GPa条件下预测ThH10的高压结构。此外，基准测试显示，其预测热力学性质的准确性相当不错。通过桥接uMLIPs与自动化高通量工作流程之间的鸿沟，GEWUM作为一个高效且可扩展的材料探索框架，具有重要价值。
引用
@article{arxiv.2604.21401,
title = {GEWUM: General Exploration Workflow for the Utopia of Materials: A Unified Platform for Automated Structure Generation, Selection, and Validation},
author = {Jiexi Song and Aixian She and Changpeng Song and Diwei Shi and Fengyuan Xuan and Chongde Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21401},
year = {2026}
}