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Atomate2: Modular workflows for materials science

  • High-throughput density functional theory (DFT) calculations have become a vital element of computational materials science, enabling materials screening, property database generation, and training of “universal” machine learning models. While several software frameworks have emerged to support these computational efforts, new developments such as machine learned force fields have increased demands for more flexible and programmable workflow solutions. This manuscript introduces atomate2, a comprehensive evolution of our original atomate framework, designed to address existing limitations in computational materials research infrastructure. Key features include the support for multiple electronic structure packages and interoperability between them, along with generalizable workflows that can be written in an abstract form irrespective of the DFT package or machine learning force field used within them. Our hope is that atomate2's improved usability and extensibility can reduceHigh-throughput density functional theory (DFT) calculations have become a vital element of computational materials science, enabling materials screening, property database generation, and training of “universal” machine learning models. While several software frameworks have emerged to support these computational efforts, new developments such as machine learned force fields have increased demands for more flexible and programmable workflow solutions. This manuscript introduces atomate2, a comprehensive evolution of our original atomate framework, designed to address existing limitations in computational materials research infrastructure. Key features include the support for multiple electronic structure packages and interoperability between them, along with generalizable workflows that can be written in an abstract form irrespective of the DFT package or machine learning force field used within them. Our hope is that atomate2's improved usability and extensibility can reduce technical barriers for high-throughput research workflows and facilitate the rapid adoption of emerging methods in computational material science.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Alex M. GanoseORCiD, Hrushikesh SahasrabuddheORCiD, Mark Asta, Kevin Beck, Tathagata BiswasORCiD, Alexander Bonkowski, Joana BustamanteORCiD, Xin Chen, Yuan Chiang, Daryl C. Chrzan, Jacob Clary, Orion A. Cohen, Christina ErturalORCiD, Max C. Gallant, Janine GeorgeORCiD, Sophie Gerits, Rhys E. A. Goodall, Rishabh D. GuhaORCiD, Geoffroy Hautier, Matthew Horton, T. J. Inizan, Aaron D. KaplanORCiD, Ryan S. KingsburyORCiD, Matthew C. Kuner, Bryant LiORCiD, Xavier Linn, Matthew J. McDermottORCiD, Rohith Srinivaas Mohanakrishnan, Aakash A. NaikORCiD, Jeffrey B. Neaton, Shehan M. ParmarORCiD, Kristin A. PerssonORCiD, Guido Petretto, Thomas A. R. PurcellORCiD, Francesco RicciORCiD, Benjamin RichORCiD, Janosh RiebesellORCiD, Gian-Marco RignaneseORCiD, Andrew S. RosenORCiD, Matthias Scheffler, Jonathan SchmidtORCiD, Jimmy-Xuan Shen, Andrei Sobolev, Ravishankar SundararamanORCiD, Cooper Tezak, Victor TrinquetORCiD, Joel B. Varley, Derek Vigil-Fowler, Duo Wang, David Waroquiers, Mingjian Wen, Han Yang, Hui Zheng, Jiongzhi Zheng, Zhuoying Zhu, Anubhav Jain
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Digital discovery
Jahr der Erstveröffentlichung:2025
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.0 Abteilungsleitung und andere
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Royal Society of Chemistry (RSC)
Verlagsort:Cambridge
Aufsatznummer:d5dd00019j
Erste Seite:1
Letzte Seite:30
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften
Freie Schlagwörter:Automation; Bonding analysis; DFT workflows; Materials design; Phonons; Thermal conductivity
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
DOI:10.1039/d5dd00019j
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-635759
ISSN:2635-098X
Zugehöriger Identifikator:https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-624487
Zugehöriger Identifikator:https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-640297
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - Namensnennung 3.0
Datum der Freischaltung:02.07.2025
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:16.07.2025
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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