金属学报

作者：陈默涵

单位：1 北京大学 工学院 应用物理与技术研究中心 高能量密度物理数值模拟教育部重点实验室 北京 100871；2 北京科学智能研究院 北京 100080

关键词：ABACUS,密度泛函理论,开源软件,深度学习,计算材料科学,

基金：国家自然科学基金项目(12122401,12135002)

基于量子力学基本原理的密度泛函理论(DFT)可以有效预测材料性质，如今它在物理、化学、材料、生物等领域的研究工作中已得到广泛应用。随着对材料领域的深入研究，进一步提升DFT的精度和效率已成为迫切需求，但精度和效率往往不可兼得。近年来，在AI for Science理念的引领下，基于深度学习的电子结构计算方法迅速发展，有望解决电子结构计算中精度和效率不能两全的困境。然而，只有稳定可靠的DFT软件平台才能保证深入研究和持续推动AI辅助电子结构计算方法的广泛应用，这既充满挑战又蕴含机遇。在此背景下，本文主要从物理模型、深度学习算法和软件开发3方面介绍国产开源DFT软件ABACUS (atomic-orbital based ab-initio computation at UStc，中文名原子算筹)从开发2.2版本(2022年4月发布)到发布3.7版本(2024年7月发布)期间的进展及其与深度学习算法的融合和应用。

来源：2024年第10期

《金属学报》期刊编辑部

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