Datasets:
ArXiv:
License:
metadata
license: Apache License 2.0
tags:
- water
- MACE
- molecular dynamics
- extxyz
- potential energy surface
language:
- en
- zh
water
数据集描述
water 数据集是水体系势能面训练和评测示例的 extxyz 数据集。数据包含水分子体系在不同构型下的原子坐标、晶胞信息、能量和受力数据,是学习和验证机器学习原子间势(MACE)方法的标准基准数据集。
原始全量文件 dataset_1593.xyz 包含 1593 帧,每帧 192 个原子。为匹配 MACE 原始 water 配置,本包按原始 gene_xyz.py 的逻辑从 dataset_1593.xyz 派生出前 1393 帧训练集 water_train.xyz 和后 200 帧测试集 water_test.xyz。
原始 water 训练集来自 BingqingCheng/ab-initio-thermodynamics-of-water。
当前数据包包含约 4 个文件,约 150 MB。
数据集支持的任务
本标准化数据仓库整理了 MACE water 示例的完整数据包,包含全量数据集、训练集和测试集,可用于:
- 水体系势能面模型的训练与验证
- 分子动力学模拟的势能面拟合
- MACE 框架的功能测试与基准评测
数据集的格式和结构
数据文件位于 data/water/ 目录下:
| 文件路径 | 格式 | shape / 内容 | 说明 |
|---|---|---|---|
water/dataset_1593.xyz |
extxyz | [1593, 192] |
全量数据集,1593 帧,每帧 192 个原子 |
water/water_train.xyz |
extxyz | [1393, 192] |
训练集,前 1393 帧,每帧 192 个原子 |
water/water_test.xyz |
extxyz | [200, 192] |
测试集,后 200 帧,每帧 192 个原子 |
metadata/sha256_manifest.txt |
SHA256 | 校验清单 | 文件完整性校验 |
extxyz 数据格式
每个构型由原子数行、comment 行和原子行组成。comment 行包含 TotEnergy、cutoff、nneightol、pbc、Lattice 和 Properties。原子行包含元素、坐标、force 和 Z。
| 字段 | 类型 | shape | 说明 |
|---|---|---|---|
species |
str | [N_atoms] |
元素符号,当前元素集合为 H、O |
pos |
float | [N_atoms, 3] |
原子坐标,单位 Å |
force |
float | [N_atoms, 3] |
原子受力,单位 eV/Å |
Z |
int | [N_atoms] |
原子序数 |
TotEnergy |
float | [1] |
构型总能量,单位 eV |
Lattice |
float | [3, 3] |
周期盒矩阵 |
pbc |
bool | [3] |
周期边界条件 |
数据集使用方式
下载数据集:
hf download --dataset OneScience-Sugon/water --local-dir ./data
OneScience 官方信息
| 平台 | OneScience 主仓库 | Skills 仓库 |
|---|---|---|
| Gitee | https://gitee.com/onescience-ai/onescience | https://gitee.com/onescience-ai/oneskills |
| GitHub | https://github.com/onescience-ai/OneScience | https://github.com/onescience-ai/oneskills |
限制与许可证
本数据集为 MACE water 示例数据,按原始 gene_xyz.py 逻辑从全量数据派生 train/test split,未生成新样本或改变原始全量数据内容。许可证同原始 water 数据来源、OneScience 仓库和 ModelScope 页面说明为准。
使用原始 water 数据集时请引用:
- Cheng, B.; Engel, E. A.; Behler, J.; Dellago, C.; Ceriotti, M. Ab Initio Thermodynamics of Liquid Water and Ice. arXiv preprint 2018. https://arxiv.org/abs/1811.08630