建模，高通量，随机取代，掺杂

对电极材料、二维材料、合金等材料进行模拟之前，需要先完成建模，随机取代是这些材料建模过程中非常常用的操作。但是，随机取代建模可能会产生大量候选结果。例如对几十原子的体系选取其中两个原子随机取代为另一种元素，就会存在数百种可能的结果。建模完成后，我们还需要对这些结构进行优化，仅靠手动逐一提交计算非常耗时耗力。

随着AI技术的发展，借助AI技术进行建模和高通量筛选已成常用方法，不仅能大幅度加快新材料的研发速度，也能降低实验成本，缩短从材料设计到投入应用的周期。

4月11日下午，AI模拟特训营第二讲“高通量随机取代建模”已通过源资课堂顺利举办，主要介绍了以下内容，并在MedeA软件中演示了操作过程：

• 借助本地结构和数据库搜索创建正极材料、二维材料、合金模型

• 演示以上几类模型随机取代建模操作

• 对候选结构进行高通量结构优化

课堂精彩内容分享

Q&A答疑分享

Q1:取代之后的空间群会一直为P1吗？

随机取代（Random Substitution）得到的结构默认对称性是P1，取代搜索（Substitutional Search）得到的结构是有对称性的。

Q2:请问课上讲到的自定义脚本使用的是什么语言？

MedeA中用到的是TCL脚本语言。

Q3:想要随机生成缺陷位要怎么处理？

在Random Substitution界面with后的原子更改为vacancies，就可以用缺陷位进行取代。

Q4:如果想要对一个高对称性的结构进行随机取代，需要手动降低对称性到P1吗？

不需要，MedeA会自动先将对称性降低为P1然后再进行随机取代。

福利来袭

1、报告回看

• 关注VASP中国官方公众号“源资科技VASP”

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• 点击“直播讲座”中的“【AI模拟特训营】第二讲：高通量随机取代建模”，填写报名信息，即可免费观看直播。
  

2、试用申请

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3、往期回顾

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为了带领大家更加深入地理解AI在材料研发中的应用，特此推出AI模拟特训营系列活动，后续还会有更多不同主题的讲座，涉及高通量筛选、分子动力学模拟等内容，敬请期待！