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ユニバーサル機械学習ポテンシャルMACE（ https://github.com/ACEsuit/mace ）を試しに使ってみる。

Materi Apps LIVE!は、https://github.com/cmsi/MateriAppsLive/wiki/download からダウンロードできる。
Docker版のMateri Apps LIVE!は、Dockerを起動後、malive.shを実行すれば良い。
※Windows intel cpuで動作確認。macOS apple siliconでは正常動作しないので注意。

(1)Materi Apps LIVE!でのMiniforge仮想環境の構築
参考：MateriApps LIVE! における Python 環境設定（ https://github.com/cmsi/MateriAppsLive/wiki/pythonenv ）の「Miniforge仮想環境」のページ

Miniforge のインストール

$ cd $HOME
$ curl -L -O "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"
$ bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh -b
$ rm -f Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh

Miniforge の有効化

$ source $HOME/miniforge3/bin/activate
(base)$

仮想環境mace-envの作成

(base)$ conda create -n mace-env python=3.10 -y

mace-envの有効化

(base)$ conda activate mace-env 
(mace-env)$

(2)MACEのイントールとポテンシャルの作成

PyTorch 2.5.1（CPU版）をインストールする

(mace-env)$ pip install torch==2.5.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

MACE v0.3.3をインストールする。

(mace-env)$ pip install mace-torch==0.3.3

MACEモデル + Materials Projectデータセットで学習された 2023-12-03-mace-mp.modelをダウンロードする。2023-12-03-mace-mp.modelは、水素（H）から遷移金属まで、約89元素に対応している。

(mace-env)$ wget https://github.com/ACEsuit/mace/raw/refs/heads/main/mace/calculators/foundations_models/2023-12-03-mace-mp.model

2023-12-03-mace-mp.modelをLAMMPSで用いるモデルファイル（.pt形式）に変換する。

(mace-env)$ python -m mace.cli.create_lammps_model 2023-12-03-mace-mp.model

を実行すると、23-12-03-mace-mp.model-lammps.ptというファイルができる。

(3)ML-MACEが使えるLAMMPSの構築

(mace-env)$ cd $HOME
(mace-env)$ wget https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-shared-with-deps-1.13.0%2Bcpu.zip
(mace-env)$ unzip libtorch-shared-with-deps-1.13.0+cpu.zip
(mace-env)$ rm libtorch-shared-with-deps-1.13.0+cpu.zip
(mace-env)$ git clone --branch mace --depth=1 https://github.com/ACEsuit/lammps
(mace-env)$ cd lammps
(mace-env)$ mkdir build-mace
(mace-env)$ cd build-mace
(mace-env)$
cmake \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(pwd) \
-D CMAKE_CXX_STANDARD=17 \
-D CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED=ON \
-D BUILD_SHARED_LIBS=ON \
-D BUILD_MPI=ON \
-D PKG_ML-MACE=ON \
-D CMAKE_PREFIX_PATH=$(pwd)/../../libtorch \
-D LAMMPS_MACHINE=mace \
-D MKL_INCLUDE_DIR="" \
../cmake
(mace-env)$ make
(mace-env)$ make install
(mace-env)$ cp $HOME/2023-12-03-mace-mp.model-lammps.pt ./

(4)実行例

下記のようなin.mace_testファイルを作る。（メタン分子の構造を最適化し、短時間のMDで力やエネルギーを確認する。）

units metal
atom_style atomic
atom_modify map yes
newton on

# Read data file
read_data data.test

# Set atomic masses
mass 1 12.011 # C
mass 2 1.008 # H

# Define MACE pair style and coefficients
pair_style mace no_domain_decomposition
pair_coeff * * 2023-12-03-mace-mp.model-lammps.pt C H

# Neighbor settings
neighbor 2.0 bin
neigh_modify every 1 delay 0 check yes

# Structure optimization
min_style cg
minimize 1e-4 1e-6 100 1000

# Simulation settings
timestep 0.0005
velocity all create 300.0 12345 mom yes rot yes dist gaussian
fix 1 all nvt temp 300.0 300.0 0.1

# Output settings
dump 1 all custom 10 dump.mace id type x y z fx fy fz
thermo 10

# Run simulation
run 100

用いるdata.testは下記になる。

LAMMPS data file for methane molecule
5 atoms
2 atom types
0.0 20.0 xlo xhi
0.0 20.0 ylo yhi
0.0 20.0 zlo zhi

Masses

1 12.011
2 1.008

Atoms

1 1 10.0 10.0 10.0
2 2 10.0 10.0 11.1
3 2 10.0 11.1 10.0
4 2 11.1 10.0 10.0
5 2 10.0 8.9 10.0

LAMMPSの実行

(mace-env)$ export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/lammps/build-mace/lib:$HOME/libtorch/lib:$LD_LIBRARY_PATH
(mace-env)$ $HOME/lammps/build-mace/bin/lmp_mace -in in.mace_test

出力されたlog.lammpsファイルを読み込み、下記のpythonスクリプトplot.pyを用いて、各ステップの温度、全エネルギー、圧力をプロットする。

import matplotlib.pyplot as plt

# Thermoデータ（Step, Temp, Total Energy, Pressure）
thermo_data = [
(0, 0.0, -21.848488, 190.6699),
(8, 0.0, -23.91332, 2.5418618),
(10, 259.77785, -23.892222, 143.26104),
(20, 77.536125, -23.797574, -93.921691),
(30, 225.66873, -23.87442, 26.705648),
(40, 246.71762, -23.884463, 20.138729),
(50, 80.233195, -23.797564, -98.368245),
(60, 255.70987, -23.887743, 151.48881),
(70, 138.91505, -23.825134, -199.5855),
(80, 49.564152, -23.777972, 239.21906),
(90, 206.96949, -23.857605, -233.40145),
(100, 88.304981, -23.793695, 217.70879),
(108, 96.487752, -23.797557, -54.724521)
]

# データ分割
steps = [d[0] for d in thermo_data]
temps = [d[1] for d in thermo_data]
energies = [d[2] for d in thermo_data]
pressures = [d[3] for d in thermo_data]

# グラフ作成
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 12))

# 温度 vs ステップ
axs[0].plot(steps, temps, 'r-o')
axs[0].set_title('Temperature vs Step')
axs[0].set_xlabel('Step')
axs[0].set_ylabel('Temperature (K)')

# 全エネルギー vs ステップ
axs[1].plot(steps, energies, 'b-o')
axs[1].set_title('Total Energy vs Step')
axs[1].set_xlabel('Step')
axs[1].set_ylabel('Total Energy (eV)')

# 圧力 vs ステップ
axs[2].plot(steps, pressures, 'g-o')
axs[2].set_title('Pressure vs Step')
axs[2].set_xlabel('Step')
axs[2].set_ylabel('Pressure (bar)')

plt.tight_layout()
plt.show()

(mace-env)$ python plot.py

結果：