2025 开放催化 (OC25) 数据集与固液界面模型
材料科学
2025-09-23 v1 化学物理
摘要
固液界面上的催化反应是能源储存和可持续化学制造技术发展的核心。通过实现准确的长时间尺度模拟，机器学习 (ML) 模型有潜力加速 (电)催化剂的发现。虽然先前的开放催化数据集 (OC20 和 OC22) 通过提供表面上吸附剂的大规模密度泛函理论 (DFT) 数据推进了该领域，但它们不包含固液界面上溶剂和电解质效应的关键作用。为填补这一差距，我们引入了 Open Catalyst 2025 (OC25) 数据集，包含 7,801,261 项计算，涵盖 1,511,270 个独特的显式溶剂环境。OC25 是目前可用的最大且最具多样性的固液界面数据集，提供了构成和元素多样性：涵盖 88 种元素、常用溶剂/离子、可变溶剂层和非平衡抽样。在 OC25 数据集上训练的先进模型表现出能量、力和溶剂能量误差分别可低至 0.1 eV、0.015 eV/\r{A} 和 0.04 eV；显著低于最近发布的原子通用模型 (UMA-OC20)。此外，我们讨论了 DFT 计算力的质量对模型训练和性能的影响。该数据集和伴随的基线模型已公开供社区使用。我们预计该数据集将促进固液界面催化变换的大尺寸和长时间尺度模拟，深化对功能界面的分子层次见解，并实现下一代能源储存和转换技术的发现。
引用
@article{arxiv.2509.17862,
title = {The Open Catalyst 2025 (OC25) Dataset and Models for Solid-Liquid Interfaces},
author = {Sushree Jagriti Sahoo and Mikael Maraschin and Daniel S. Levine and Zachary Ulissi and C. Lawrence Zitnick and Joel B Varley and Joseph A. Gauthier and Nitish Govindarajan and Muhammed Shuaibi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17862},
year = {2025}
}