thermoelasticsim.potentials.mlp 源代码

#!/usr/bin/env python3
"""
ThermoElasticSim - 机器学习势接口模块

.. moduleauthor:: Gilbert Young

提供与外部机器学习势（如基于 PyTorch / TensorFlow / JAX 或 KIM 模型）的
统一接口框架。当前类为框架占位，需在具体项目中集成实际模型推理。
"""

import logging

from thermoelasticsim.core.structure import Cell
from thermoelasticsim.utils.utils import NeighborList

from .base import Potential

logger = logging.getLogger(__name__)




class MLPotential(Potential):
    """机器学习势 (MLP) 的通用接口框架（占位，未实现推理）。

    Parameters
    ----------
    model_path : str
        预训练模型路径。
    cutoff : float
        截断距离（Å）。

    Notes
    -----
    - 需实现模型加载与推理以提供力与能量。
    - 单位：能量 eV，长度 Å，力 eV/Å。
    """



    def __init__(self, model_path: str, cutoff: float):
        parameters = {"model_path": model_path}
        super().__init__(parameters, cutoff)
        self.model = self._load_model(model_path)
        logger.warning("ML 势为接口框架，需要集成具体模型与推理。")


    def _load_model(self, model_path: str):
        """加载预训练模型（未实现）。

        Raises
        ------
        NotImplementedError
            需实现模型加载逻辑。
        """
        logger.info(f"从 {model_path} 加载模型... (需要实现)")
        # 在这里添加具体的模型加载逻辑，例如：
        # import torch
        # return torch.load(model_path)
        raise NotImplementedError("模型加载功能尚未实现。")



    def calculate_forces(self, cell: Cell, neighbor_list: NeighborList) -> None:
        """计算力（未实现）。

        Raises
        ------
        NotImplementedError
            需提供模型推理计算力。
        """
        # 在这里添加具体的力计算逻辑，例如：
        # positions = cell.get_positions()
        # forces = self.model.predict_forces(positions)
        # for i, atom in enumerate(cell.atoms):
        #     atom.force = forces[i]
        raise NotImplementedError("ML势的力计算尚未实现。")




    def calculate_energy(self, cell: Cell, neighbor_list: NeighborList) -> float:
        """计算能量（未实现）。

        Raises
        ------
        NotImplementedError
            需提供模型推理计算能量。
        """
        # 在这里添加具体的能量计算逻辑，例如：
        # positions = cell.get_positions()
        # energy = self.model.predict_energy(positions)
        # return energy
        raise NotImplementedError("ML势的能量计算尚未实现。")