thermoelasticsim.potentials.mlp 源代码

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

.. moduleauthor:: Gilbert Young
.. created:: 2025-07-07
.. modified:: 2025-07-07
.. version:: 4.0.0
"""

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。

    这是一个占位符，旨在为集成各种外部机器学习模型（如PyTorch, TensorFlow, JAX）
    或KIM（知识库的原子间模型）提供一个统一的接口。

    Args:
        model_path (str): 预训练模型的路径。
        cutoff (float): 截断距离。
    """



    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势是一个框架，需要具体实现模型加载和预测部分。")


    def _load_model(self, model_path: str):
        """加载预训练的ML模型（需具体实现）。"""
        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:
        """使用ML势计算力（尚未实现）。"""
        # 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:
        """使用ML势计算能量（尚未实现）。"""
        # 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。")