# Open Materials 2024 – Meta 开源的大型开放数据集和配套预训练模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/25191/
- Published: 2026-07-12T10:18:29+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * OMat24 提供超 1.1 亿个无机材料 DFT 结构数据，覆盖面广，适合大规模材料研究。
 * 配套 EquiformerV2 预训练模型在基态稳定性和形成能预测上表现突出，具备实用价值。
 * 结合 DFT、GNN、去噪与大规模训练，OMat24 可加速新材料发现、能源材料与 DAC 研究。

## Open Materials 2024是什么

Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta推出的包含超过1.1亿个结构的密度泛函理论(DFT)计算
的大型开放数据集，专注于无机材料的结构和成分多样性。附带预训练的图神经网络模型EquiformerV2，
模型在Matbench Discovery排行榜上展现了优异的性能，能预测材料的基态稳定性和形成能，
推动AI在材料科学领域的应用。

阅读目录

 * [Open Materials 2024是什么](https://paooo.com/aigc-news/25191/#open-materials-2024%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Open Materials 2024的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/25191/#open-materials-2024%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [Open Materials 2024的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/25191/#open-materials-2024%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [Open Materials 2024的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/25191/#open-materials-2024%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [Open Materials 2024的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/25191/#open-materials-2024%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![Open Materials 2024](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/Open-Materials-
2024-website-1.avif)

## Open Materials 2024的主要功能

 * **大规模数据集提供**：提供超过1.1亿个结构的密度泛函理论（DFT）计算数据，数据覆盖
   广泛的无机材料，为材料研究提供丰富的数据基础。
 * **材料发现加速**：加速新材料的发现和设计过程，相比于传统计算方法或实验方法，更
   有效地探索化学空间。
 * **预训练模型支持**：提供基于图神经网络（GNN）的预训练模型EquiformerV2，模型在
   预测材料的基态稳定性和形成能方面表现出色。

## Open Materials 2024的技术原理

 * **密度泛函理论（DFT）**：用DFT进行计算，这是一种计算量子力学方法，用在模拟电子
   结构，特别是多电子体系的基态。
 * **图神经网络（GNN）**：OMat24的EquiformerV2模型基于GNN架构，这是一种深度学习模型，
   能有效处理图结构数据，适于分子和晶体结构的表示和性质预测。
 * **数据增强和去噪**：基于非平衡结构去噪（DeNS）等技术，增强模型对非平衡状态材料
   的泛化能力，提高模型的鲁棒性和准确性。
 * **大规模训练和微调**：模型在大规模数据集上进行预训练，在特定数据集上进行微调，
   适应不同的预测任务和提高性能。
 * **高性能计算资源**：基于高性能计算资源进行大规模DFT计算和模型训练，是处理和分析
   OMat24中庞大数据量的关键。

## Open Materials 2024的项目地址

 * **项目官网**：[https://ai.meta.com/blog/fair-news-segment-anything-2-1-meta-spirit-lm-layer-skip-salsa-sona/](https://ai.meta.com/blog/fair-news-segment-anything-2-1-meta-spirit-lm-layer-skip-salsa-sona/?utm_source=ai-bot.cn)
 * **HuggingFace模型库**：
    - **数据**：[https://huggingface.co/datasets/fairchem/OMAT24](https://huggingface.co/datasets/fairchem/OMAT24)
    - **模型**：[https://huggingface.co/fairchem/OMAT24](https://huggingface.co/fairchem/OMAT24)
 * **arXiv技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2410.12771](https://arxiv.org/pdf/2410.12771)

## Open Materials 2024的应用场景

 * **新材料发现**：用AI加速未知材料的发现，特别是在能源、电子和催化等领域。
 * **材料属性预测**：预测材料的电子结构、机械性能、热稳定性等关键属性。
 * **能源存储与转换**：寻找和设计更好的电池材料、燃料电池催化剂和太阳能材料。
 * **环境科学**：开发用于直接空气捕获（DAC）的新型吸附剂，帮助缓解气候变化。
 * **计算材料科学**：提供一个大规模的数据集，用于训练和验证计算材料科学中的机器学习
   模型。

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**HuggingFace ↗**

HuggingFace：AI模型开发社区，面向大语言模型场景提供便捷实用的在线功能支持，涵盖大
模型等实用方向。

❓ 常见问题解答（FAQ）

Open Materials 2024 主要能做什么？

Open Materials 2024 主要用于无机材料的结构与性质研究，提供超 1.1 亿个 DFT 结构数据，
并配套 EquiformerV2 预训练模型，可用于预测材料基态稳定性、形成能等关键属性，加速
新材料发现。

OMat24 的 EquiformerV2 模型有什么优势？

EquiformerV2 是基于图神经网络的预训练模型，适合处理晶体和分子结构数据。文章提到它
在 Matbench Discovery 上表现优异，尤其擅长预测材料的基态稳定性和形成能。

Open Materials 2024 适合哪些应用场景？

它适合新材料发现、材料属性预测、能源存储与转换、环境科学和计算材料科学等场景，尤其
可用于电池材料、催化剂、太阳能材料以及直接空气捕获（DAC）相关研究。

🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解

DFT大数据对材料预测有多关键？

大规模DFT数据能显著提升形成能、稳定性和结构泛化能力，但前提是数据分布足够覆盖真实
材料空间。若数据偏向某类晶体或元素，模型会在新体系上失真，因此还要配合不确定性估计
和外推检测。

EquiformerV2适合哪些材料任务？

它特别适合需要旋转等变性的晶体性质预测，如基态稳定性、形成能和局域结构相关任务。
若要用于新材料筛选，建议结合主动学习，把高不确定样本回流到DFT计算中，形成闭环加速
发现。

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