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用Orb V3机器学习力场进行几何优化

墨灵格信息科技

2025-09-23

导读：本文演示了 Orb V3 力场在小分子几何优化任务中的应用性能，并提供了完整的计算流程、可复现的代码实现及典型算例，以支持其在实际研究中的部署与验证。

Orb V3 是一种基于神经网络势（Neural Network Potential, NNP）的分子力场模型。该模型基于 OMol25 数据集进行训练，其参考数据来源于 ωB97M-V/DEF2-TZVPD 理论水平下的高精度量子化学计算结果，涵盖广泛的分子构型与化学环境，具备良好的泛化能力。本文演示了 Orb V3 力场在小分子几何优化任务中的应用性能，并提供了完整的计算流程、可复现的代码实现及典型算例，以支持其在实际研究中的部署与验证。进一步地，通过扭转角分析（torsion profile ）测试，评估了不同计算策略在能量预测精度与计算效率之间的权衡。结果表明，采用 Orb V3 进行几何优化、随后在高精度 DFT 水平（BP86-D3BJ/DEF2-TZVP）进行单点能量校正的“DFT//Orb-V3”策略，能够在显著降低整体计算成本的同时，实现与全 DFT 方法高度一致的能量趋势与相对能垒预测。该方法在保持高精度的前提下展现出优异的计算效率，是一种兼具准确性与实用性的高效计算范式。详细内容，请点击左下角阅读原文。

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