PaddleMaterials 数据集适配

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📣PaddleMaterials 数据集适配

任务目标

适配AI+材料领域若干数据集，并在不同任务上的模型（MEGNet，CHGNet）测试跑通，并评测相应模型在数据集上的效果。提交的代码和逻辑需符合repo已有的既定逻辑规范。并将代码合入到github仓库中。

数据集

序号	数据集名称	认领人 / 状态 / PR号	材料类型	数据特点	AI4Materials任务	参考适配模型
1	OMDB		晶体材料
2	Jarvis-DFT3D	@scyyh11 #203	晶体材料
3	Jarvis-DFT2D	@Le-soleile #202	晶体材料
4	tmQM	@Le-soleile #198	晶体材料/有机分子		属性预测	MegNet
5	QM9		有机分子		属性预测
6	OC20	@Le-soleile #204 #212 #213	催化/晶体材料		属性预测	MegNet
7	OC22	@Le-soleile @wwaawwaaee #222	催化/晶体材料		属性预测	MegNet
8	OMat24		晶体材料		属性预测	MegNet
9	OMol25	@Le-soleile #212	有机分子		属性预测	MegNet
10	OpenDAC		晶体材料		属性预测	MegNet
11	MatBench		晶体材料		属性预测	MegNet
12	QMOF		晶体材料		属性预测	MegNet
13	EDOS-PDOS		晶体材料		属性预测	MegNet
14	NOMAD		晶体材料		属性预测	MegNet
15	NMRexp		有机分子		谱图解析	DiffNMR

数据集详情可参考
#193

要求

按照readme操作可以完全跑通
文档与代码一致
文档书写错误

参考

数据集可参考下述实现
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMaterials/blob/develop/ppmat/datasets/mp2024_dataset.py

指定模型：
晶体材料属性预测任务模型可参考MEGNet https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMaterials/blob/develop/property_prediction/configs/megnet/README.md
机器学习原子间势函数任务模型可参考CHGNet
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMaterials/blob/develop/interatomic_potentials/configs/chgnet/README.md

认领方式

请大家以 comment 的形式认领任务，如：

【报名】：1、3、2-3

• 多个任务之间需要使用中文顿号分隔，报名多个连续任务可用横线表示，如 1-2
• PR 提交格式：在 PR 的标题中以 【PPMat Dataset No.xxx】 开头，注明任务编号

看板信息

任务方向	任务数量	提交作品 / 任务认领	提交率	完成	完成率
PaddleMaterials 数据集适配	14	6 / 6	42.86%	6	42.86%

统计信息

排名不分先后 @scyyh11 (1) @Le-soleile (4) @wwaawwaaee (1)

[Le-soleile]

【报名】：4

[Le-soleile]

【报名】：3

[Le-soleile]

【报名】：6

[scyyh11]

【报名】：2