abICSは、第一原理計算を再現する機械学習モデルを訓練し、不規則系での統計熱力学サンプリングを高速に 実行するためのソフトウェアフレームワークです。金属や酸化物合金などの多成分固体系に特に重点を置いています。現在はaenetで実装されているニューラルネットワークポテンシャルを 機械学習モデルとして利用することができます。機械学習の基となる第一原理計算用入力ファイルの自動生成にも対応しており、Quantum Espresso, VASP, OpenMXを利用することができます。

ホームページ

Official Page: http://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/abics/

GitHub: https://github.com/issp-center-dev/abICS

MateriApps: https://ma.issp.u-tokyo.ac.jp/app/2364

マニュアル

インストール済最新バージョン

2.0.0 (2022/08/18 現在)

物性研スパコンでの利用方法 

    • サンプルスクリプトと入力ファイルの場所

      /home/issp/materiapps/intel/abics/

    • 実行方法 

      1.  計算環境の準備 
        $ source /home/issp/materiapps/intel/abics/abicsvars.sh
        これにより、最新バージョンのabICSをインストールしたpython3へ のPATHが通ります。
      2. 入力ファイルの準備 
        $ cp -rf $ABICS_ROOT/examples . 
$ cd examples/active_learning_qe/baseinput_ref 
$ sh ./download_pp.sh 
$ cd .. 
$ cp -rf /home/issp/materiapps/intel/abics/sample_jobscript/* .

      3. ジョブのサブミット

        • システムBの場合

          最初にaenetを学習するため、能動学習を以下のコマンドを打つことで行います。

          $ sbatch AL.sh

          計算終了後、以下のコマンドを打ちモンテカルロ計算を行います。

          $ sbatch MC.sh
          詳細についてはマニュアルのチュートリアルをご覧ください。
        • システムCの場合

          最初にaenetを学習するため、能動学習を以下のコマンドを打つことで行います。

          $ qsub AL.sh

          計算終了後、以下のコマンドを打ちモンテカルロ計算を行います。

          $ qsub MC.sh
          詳細についてはマニュアルのチュートリアルをご覧ください。

    利用回数の測定について

    • ソフトウェア高度化・開発プロジェクトに採択されたソフトウェアでは、物性研スパコン上での利用数を測定しています。プロジェクトの意義を評価するための重要な指標となりますので、ご協力のほどよろしくお願いいたします。プリインストールされていないバージョンを使用する際にもカウントすることができますので、ソフトウェアの使用状況の把握のためにもカウントにご協力いただけると助かります(詳細についてはこちらをご覧ください)。。

     

    問い合わせ先

    • abICSの利用方法（インプット作成など）、機能などについて
      abICS on GitHub: https://github.com/issp-center-dev/abICS/issues
    • 物性研スパコンシステムにおける実行方法について
      物性研スパコン対応ソフトウェア相談窓口
      center-apps@issp.u-tokyo.ac.jp