推荐开源项目：TorchMD —— 基于PyTorch的分子动力学模拟框架
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torchmd 项目介绍
TorchMD 是一个旨在提供简单易用的 API，用于通过 PyTorch 进行分子动力学模拟的开源项目。它极大地简化了力场开发和神经网络势能的集成过程，使得研究人员能够更快速、更高效地进行相关研究。TorchMD 使用与经典 MD 代码（如 ACEMD）一致的化学单位，包括能量单位 kcal/mol、温度单位 K、质量单位 g/mol 和距离单位 Å。
项目技术分析
TorchMD 基于 PyTorch 构建，利用了 PyTorch 强大的深度学习功能和灵活的编程接口。这使得用户可以轻松地将神经网络势能集成到分子动力学模拟中，从而实现更复杂、更精确的模拟。项目还使用了 Moleculekit 中的文件格式读取器，进一步增强了其功能性和兼容性。
主要技术亮点：
- PyTorch 支持：利用 PyTorch 的强大计算能力和易用性。
- 化学单位一致性：与经典 MD 代码保持一致的化学单位，便于用户迁移和使用。
- 神经网络势能集成：无缝集成神经网络势能，提升模拟精度。
项目及技术应用场景
TorchMD 适用于多种科研和应用场景，特别是在以下领域具有显著优势：
- 力场开发：研究人员可以利用 TorchMD 快速测试和优化新的力场模型。
- 神经网络势能研究：通过集成神经网络势能，进行更精确的分子动力学模拟。
- 药物设计与筛选：在药物设计过程中，利用 TorchMD 进行分子间相互作用的研究和模拟。
- 材料科学：研究材料的分子结构和性质，预测材料的性能。
项目特点
易用性
TorchMD 提供了简洁明了的 API，用户无需深厚的编程背景即可快速上手。
灵活性
基于 PyTorch 的架构使得用户可以灵活地定制和扩展功能，满足多样化的研究需求。
高效性
利用 PyTorch 的高效计算能力，TorchMD 能够快速完成复杂的分子动力学模拟任务。
开源社区支持
项目得到了 Chan Zuckerberg Initiative 和 Acellera 的资金支持，并与 openMM 和 acemd 等项目展开合作，拥有活跃的开源社区支持。
安装便捷
通过 Miniforge 包管理器，用户可以轻松安装和配置 TorchMD 环境。
mamba create -n torchmd
mamba activate torchmd
mamba install pytorch python=3.10 -c conda-forge
mamba install moleculekit parmed jupyter -c acellera -c conda-forge # 用于运行示例
pip install torchmd
丰富示例
项目提供了丰富的示例代码，帮助用户快速掌握使用方法。
结语
TorchMD 是一个功能强大且易于使用的分子动力学模拟框架，特别适合于力场开发和神经网络势能研究。其基于 PyTorch 的架构和丰富的社区支持，使得它在科研和工业应用中具有广泛的前景。立即尝试 TorchMD，开启您的分子动力学研究新旅程！
更多信息请访问 TorchMD GitHub 仓库。
引用信息：
@misc{doerr2020torchmd,
title={TorchMD: A deep learning framework for molecular simulations},
author={Stefan Doerr and Maciej Majewsk and Adrià Pérez and Andreas Krämer and Cecilia Clementi and Frank Noe and Toni Giorgino and Gianni De Fabritiis},
year={2020},
eprint={2012.12106},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={physics.chem-ph}
}
许可证：MIT 许可证（部分代码来自 Moleculekit，具有开源非营利性研究许可证）
致谢：感谢 Chan Zuckerberg Initiative 和 Acellera 对本项目的资金支持。项目将与 openMM 和 acemd 合作开发。