集成材料设计平台JARVIS

casjxm

一、JARVIS整体架构概述
JARVIS是一个集成计算材料设计平台，旨在通过多尺度模拟与数据驱动方法加速材料发现。其核心架构包含四个主要模块：
1.        JARVIS-DFT：基于密度泛函理论（DFT）的材料数据库
2.        JARVIS-FF：经典力场（Force-Field）数据库
3.        JARVIS-ML：机器学习模型库
4.        JARVIS-tools：自动化工具与工作流引擎

二、核心模块详解
1. JARVIS-DFT
•        功能：存储高通量DFT计算结果，覆盖3D体材料、2D单层/双层、1D纳米线、0D分子等材料体系。
•        技术特色：
o        使用vdW-DF-OptB88泛函提高范德华相互作用精度（优于传统GGA-PBE）。
o        支持超越GGA的方法：TBmBJ（带隙修正）、HSE06（杂化泛函）、GW（多体计算）等。
o        独特数据集：剥离能、自旋轨道耦合溢出率、SLME（光谱限制最大效率）、电声耦合强度等。
•        规模：约40,000种材料，超100万条计算属性（截至2020年）。

2. JARVIS-FF
•        功能：评估经典力场在特定材料体系中的适用性。
•        技术特色：
o        统一框架计算弹性模量、缺陷形成能、声子谱等基础性质。
o        支持EAM、Tersoff、ReaxFF等110+力场类型。
•        验证机制：对比DFT/实验数据评估力场精度（如Ni-Al体系的凸包图）。

3. JARVIS-ML
•        功能：提供材料性质的机器学习预测模型。
•        关键技术：
o        CFID描述符（Classical Force-field Inspired Descriptors）：1557维特征编码材料化学/结构信息（表6）。
o        模型类型：
        回归任务（形成能、带隙、弹性模量等）。
        分类任务（金属/非金属、光伏效率阈值等）。
o        创新应用：STM图像自动分析、异质结类型分类。

4. JARVIS-tools
•        功能：自动化计算流程、数据分析与数据分发。
•        核心组件：
o        原子建模工具：Atoms类处理晶体结构。
o        工作流引擎：支持VASP、LAMMPS、Wannier90等软件。
o        数据接口：REST API、Jupyter/Google Colab集成。

三、衍生应用（Derived Apps）
1.        JARVIS-Heterostructure：
o        预测二维异质结界面的能带对齐（I/II/III型异质结）及晶格失配（图10a）。
2.        JARVIS-WannierTB：
o        基于Wannier紧束缚模型在线计算能带结构。
3.        JARVIS-ODF（开发中）：
o        将单晶弹性数据扩展到多晶介观尺度模拟。

四、精度与验证
•        DFT数据：与实验对比，如TBmBJ带隙预测MAE=0.51 eV（54种材料）。
•        FF数据：通过DFT凸包、缺陷能对比评估力场可靠性。
•        ML模型：严格划分训练/测试集（90:10），采用k折交叉验证。

五、平台访问与资源
资源类型       访问地址           描述
主平台        jarvis.nist.gov        集成入口与API文档
DFT数据库        jarvisdft        4万+材料结构及性质
力场评估        jarvisff        110+力场性能对比
机器学习模型        jarvisml        CFID描述符与预训练模型
工具代码库        GitHub        工作流脚本与示例

六、创新点总结
1.        多尺度集成：首次实现DFT、力场、ML的协同工作流。
2.        超越传统数据库：涵盖二维材料、异质结、拓扑材料等独特数据集。
3.        开源与可扩展性：所有工具与数据公开，支持用户自定义计算与数据上传。
4.        工业应用导向：针对光伏、热电等功能材料提供专用筛选工具（如SLME）。

此架构通过紧密整合计算模拟与数据科学，显著降低了新材料开发的周期与成本，符合材料基因组计划（MGI）的核心目标。