Mt External Data

外部データ連携

概要

Matlantis で使用する原子構造を外部データベースやファイル形式から取得し、PFP による計算に接続するためのガイドです。シミュレーションの出発点となる構造データは、目的に応じて適切なデータソースから取得し、ASE の Atoms オブジェクトに変換してから利用します。

本ガイドでは、以下の主要なデータソースとの連携方法を扱います。

• PubChem: 有機分子の 3D 構造（CID、名前、SMILES による検索）
• Materials Project: 無機結晶の構造データ（API キーが必要）
• AFLOW: 合金・無機結晶系の探索用データベース
• COD (Crystallography Open Database): 結晶構造
• Gaussian 16 / VASP: DFT 計算コードへの入力生成

取得した構造は必ず PFP で再最適化することを推奨します。外部データベースの構造は異なるレベルの計算で最適化されているため、PFP のポテンシャル面上での平衡構造とは一致しない場合があります。

ワークフロー

外部データ連携の標準的なワークフローは以下の通りです。

1. データソースの特定: 対象系（分子 or 結晶）に応じたデータベースを選択する
2. 構造の検索・取得: API やファイルダウンロードで構造データを取得する
3. ASE Atoms への変換: 取得した構造を ase.Atoms オブジェクトに変換する
4. 構造の検証: 可視化して構造の妥当性を確認する
5. PFP による再最適化: Matlantis で構造最適化を実行する

データソース判断ツリー

実装パターン

パターン A: PubChem からの分子構造取得

PubChem は有機分子の 3D 構造を提供するデータベースです。名前、化学式、SMILES、CID（Compound ID）で検索できます。

ASE ヘルパーによる取得

最もシンプルな方法は、ASE に組み込まれた pubchem_atoms_search 関数を使用することです。

from ase.data.pubchem import pubchem_atoms_search

# 名前で検索
atoms = pubchem_atoms_search(name="aspirin")

# CID で検索
atoms = pubchem_atoms_search(cid=2244)

# SMILES で検索
atoms = pubchem_atoms_search(smiles="CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O")

SDF ファイルからの読み込み

PubChem のウェブサイトから SDF ファイルをダウンロードした場合の読み込み方法です。

import ase.io

# SDF ファイルの読み込み
atoms = ase.io.read("Conformer3D_CID_1140.sdf")

孤立分子としての設定

PubChem から取得した分子は孤立系として計算するため、十分な真空層を設定します。

# 真空層を設定（周期境界条件による隣接イメージとの相互作用を防ぐ）
atoms.center(vacuum=15.0)

# PBC を非周期に設定（孤立分子の場合）
atoms.pbc = False

# または PBC を有効にして十分な真空層を確保（PFP は PBC=True を推奨）
atoms.pbc = True
atoms.center(vacuum=15.0)

パターン B: Materials Project からの結晶構造取得

Materials Project は無機結晶の構造データを体系的に提供するデータベースです。利用には API キーの取得が必要です。

API キーの取得

1. Materials Project にアカウントを作成する
2. Dashboard から API キーを取得する
3. 環境変数またはコード内で API キーを設定する

mp-api による取得

from mp_api.client import MPRester
from pymatgen.io.ase import AseAtomsAdaptor

# Materials Project から構造を取得
with MPRester("YOUR_API_KEY") as mpr:
    # material ID で取得
    structure = mpr.get_structure_by_material_id("mp-149")  # Si

# Pymatgen Structure -> ASE Atoms に変換
atoms = AseAtomsAdaptor.get_atoms(structure)

# PBC を設定
atoms.pbc = True

化学組成による検索

from mp_api.client import MPRester

with MPRester("YOUR_API_KEY") as mpr:
    # 化学組成で検索
    docs = mpr.summary.search(
        chemsys="Li-Fe-O",
        fields=["material_id", "formula_pretty", "energy_above_hull"]
    )

    # 最も安定な構造を選択
    stable = min(docs, key=lambda x: x.energy_above_hull)
    structure = mpr.get_structure_by_material_id(stable.material_id)

atoms = AseAtomsAdaptor.get_atoms(structure)

パターン C: CIF / VASP ファイルからの読み込み

外部データベースからダウンロードしたファイルを ASE で読み込む汎用的な方法です。

from ase.io import read

# CIF ファイル
atoms_cif = read("structure.cif")

# VASP POSCAR
atoms_vasp = read("POSCAR")

# XYZ ファイル
atoms_xyz = read("structure.xyz")

# 複数構造を含むファイル（全フレーム読み込み）
all_frames = read("trajectory.xyz", index=":")

ASE の read 関数はファイル拡張子からフォーマットを自動判別します。

パターン D: AFLOW データベースからの取得

AFLOW は合金や無機結晶系の構造データを豊富に持つデータベースです。

from ase.io import read

# AFLOW からダウンロードした CIF ファイルを読み込み
atoms = read("aflow_structure.cif")
atoms.pbc = True

AFLOW のウェブインターフェースから構造を検索し、CIF 形式でダウンロードした後、ase.io.read で読み込むことを推奨します。

パターン E: COD（Crystallography Open Database）からの取得

COD は実験的に決定された結晶構造のデータベースです。

from ase.io import read

# COD からダウンロードした CIF ファイルを読み込み
atoms = read("cod_structure.cif")
atoms.pbc = True

パターン F: Gaussian 16 入力ファイルの生成

PFP で探索した構造を Gaussian 16 で精密検証するための入力ファイル生成です。位置づけとしては「PFP で探索 → 外部 DFT で精密検証」というワークフローの一部です。

from ase.io import write

# Gaussian 入力ファイルの生成
write(
    "input.gjf",
    optimized_atoms,
    method="B3LYP",
    basis="6-31G(d)",
)

パターン G: VASP 入力ファイルの生成

PFP で得た構造を VASP 計算に渡す場合の入力ファイル生成です。

from ase.io import write

# POSCAR の生成
write("POSCAR", optimized_atoms, format="vasp")

# sort=True で元素記号順にソート
write("POSCAR", optimized_atoms, format="vasp", sort=True)

パターン H: PFP による再最適化

外部データベースから取得した構造は、PFP のポテンシャル面上で再最適化することを推奨します。

from pfp_api_client.pfp.calculators.ase_calculator import ASECalculator
from pfp_api_client.pfp.estimator import Estimator
from ase.optimize import BFGS

def reoptimize_with_pfp(atoms, calc_mode="PBE", fmax=0.01):
    """
    外部データベースから取得した構造をPFPで再最適化する。

    再最適化の理由:
    - 外部DBの構造は異なるレベルの計算で最適化されている
    - PFPのポテンシャル面上での平衡構造と一致しない場合がある
    - 後続の計算（物性、反応経路等）の一貫性を確保するため
    """
    calc = ASECalculator(
        Estimator(model_version="v9.0.0", calc_mode=calc_mode)
    )
    atoms.calc = calc

    opt = BFGS(atoms)
    opt.run(fmax=fmax)

    return atoms

calc_mode の選択指針

パターン I: データ形式変換ユーティリティ

各種データソースから ASE Atoms への変換を統一的に行うユーティリティです。

from ase.io import read
from ase import Atoms

def load_from_any_source(source, source_type="file", **kwargs):
    """
    各種データソースからASE Atomsを取得する統一インターフェース。

    Args:
        source: ファイルパス、CID、material_id など
        source_type: "file", "pubchem_name", "pubchem_cid",
                     "pubchem_smiles", "materials_project"
    """
    if source_type == "file":
        return read(source, **kwargs)

    elif source_type == "pubchem_name":
        from ase.data.pubchem import pubchem_atoms_search
        return pubchem_atoms_search(name=source)

    elif source_type == "pubchem_cid":
        from ase.data.pubchem import pubchem_atoms_search
        return pubchem_atoms_search(cid=int(source))

    elif source_type == "pubchem_smiles":
        from ase.data.pubchem import pubchem_atoms_search
        return pubchem_atoms_search(smiles=source)

    elif source_type == "materials_project":
        from mp_api.client import MPRester
        from pymatgen.io.ase import AseAtomsAdaptor
        api_key = kwargs.get("api_key", "YOUR_API_KEY")
        with MPRester(api_key) as mpr:
            structure = mpr.get_structure_by_material_id(source)
        return AseAtomsAdaptor.get_atoms(structure)

    else:
        raise ValueError(f"Unknown source_type: {source_type}")

ベストプラクティス

取得方法と後処理を分離する

外部データの取得コードと、取得後の加工・計算コードを明確に分離してください。これにより、データソースの変更や取得方法の更新が容易になります。

API キーの管理

Materials Project などの API キーをコードにハードコードしないでください。環境変数や設定ファイルで管理することを推奨します。

import os
api_key = os.environ.get("MP_API_KEY", "YOUR_API_KEY")

PFP での再最適化を必ず行う

外部データベースから取得した構造をそのまま物性計算や反応経路探索に使用しないでください。PFP のポテンシャル面上で再最適化することで、後続の計算の一貫性と精度を確保できます。

外部サービス固有の説明を長くしすぎない

Matlantis のドキュメントやチュートリアルでは、外部サービス（PubChem、Materials Project 等）の詳細な使い方ではなく、Matlantis との連携に焦点を当ててください。

構造取得後の可視化確認

取得した構造は必ず可視化して妥当性を確認してください。特に以下の点をチェックします。

• 原子の欠損がないか
• 結合が正しいか
• PBC の設定が適切か
• 原子の重なりがないか

よくあるエラーと対処

関連ガイド

• 可視化 (visualization/SKILL.md): 取得した構造の視覚的検証
• 反応経路探索 (reaction/SKILL.md): 反応物・生成物の構造取得
• 物性計算 (property-analysis/SKILL.md): 取得した構造からの物性計算
• Group Drive ストレージ (storage/SKILL.md): 取得した構造データの保存・共有