Arrêtez de calculer ce que vous n'allez pas synthétiser.
Ion-Flow classe vos structures candidates avant les calculs NEB/DFT, et vous rend une shortlist accompagnée de ses limites écrites. Vous décidez ensuite où mettre le calcul lourd — pas avant.
Sortie : CSV + Markdown + rapport de limites + attribution des données. Coût annoncé avant dépense.
(benchmark de 15 matériaux)
rejetés
(moyenne 5 seeds, n=260)
(CHGNet, RTX 3080, recette de référence)
Le problème n'est pas le calcul. C'est ce que vous calculez.
Une campagne NEB en DFT coûte des heures de calcul par matériau. Passée sur une liste de candidats construite par similarité ou par intuition, elle consomme l'essentiel de son budget sur des structures qui n'avaient aucune chance.
Tout passe au même prix
Chaque candidat coûte le même temps de calcul, qu'il soit prometteur ou manifestement mauvais conducteur. Le classement final arrive après la dépense.
Vous choisissez la dépense
Une shortlist ordonnée, un coût estimé avant le lancement, et un rapport qui dit ce que le classement vaut — et ne vaut pas. Le calcul lourd ne part que sur ce que vous décidez.
Ce que vous recevez
Un dossier, pas un tableau de bord. Il est fait pour être lu par un ingénieur et discuté en réunion.
- Shortlist classée — CSV, Markdown et JSON, avec barrière estimée, provenance et backend de calcul.
- LIMITS.md — ce que sont les chiffres, les faux positifs connus présents dans votre shortlist, et ce que le livrable n'autorise pas.
- Plan de coût approuvé avant dépense — nombre de structures, heures GPU, prix à un tarif explicite.
- Attribution des données — source et licence (CC BY 4.0 pour Materials Project) attachées aux exports.
- Reproductibilité vérifiée — les barrières de référence sont recalculées sur la machine d'exécution ; si elles dérivent, le run échoue au lieu de livrer.
Extrait réel de LIMITS.md
## What the numbers are - Activation energies are **chgnet-v0.4.2-cuda proxies**, not DFT values. - Each material gets the barrier of **one hop**, not a macroscopic conductivity. - **No experimental data is used.** There is no measured conductivity sigma. ## Known false positives present in this shortlist - **Li3PO4** — poor Li conductor in the literature; this funnel surfaces it because barrier + percolation do not capture the prefactor/path chemistry. ## What this deliverable does NOT authorise - Presenting any row as a **discovered material**. - Publishing a **conductivity value** as a literature result. - Starting a **synthesis programme** without DFT validation and experimental confirmation.
Document généré automatiquement à partir du run. Il fait partie du livrable, pas d'une annexe.
La preuve avant la promesse
Le pipeline est d'abord évalué sur des électrolytes connus : s'il ne sait pas reproduire la littérature, il ne peut pas prétendre classer l'inconnu.
| Matériau | Attendu | Barrière calculée | Verdict |
|---|---|---|---|
| Li6PS5Cl argyrodite | superionique | 0,103 eV | surfacé |
| Li10GeP2S12 LGPS | superionique | 0,065 eV | surfacé |
| Li7La3Zr2O12 LLZO | superionique | 0,147 eV | surfacé |
| Li3InCl6 | superionique | 0,058 eV | surfacé |
| Li3N | superionique | 0,138 eV | surfacé |
| LiNbO3 | mauvais conducteur | 0,949 eV | rejeté |
| LiTaO3 | mauvais conducteur | 1,096 eV | rejeté |
| Li2O | mauvais conducteur | 0,692 eV | rejeté |
Le pré-trieur de shortlist est un modèle de graphe cristallin + descripteurs, évalué en 5-fold sur 5 seeds avec prédictions hors-échantillon : Spearman 0,655 ± 0,021 (n=260 labels), et 0,693 en moyenne d'ensembles avec un IC 95 % de [0,61 ; 0,76]. Les intervalles sont publiés parce qu'à cette taille, un chiffre seul ne prouve rien.
Les limites, écrites avant que vous les demandiez
Un livrable de pré-tri qui ne dit pas ce qu'il ne sait pas est un document commercial, pas un document technique. Voilà ce que le pipeline ne fait pas.
Limites assumées
- Proxies, pas DFT. Les barrières sont calculées avec un potentiel machine (CHGNet). L'erreur du potentiel se propage dans le classement.
- Un saut par matériau. Le chiffre est la barrière d'un saut, pas une conductivité macroscopique.
- Aucune mesure expérimentale. Pas de conductivité σ, pas de validation par synthèse.
- Un faux positif documenté. Li3PO4, mauvais conducteur en littérature, serait surfacé. Il est signalé nommément dans le livrable.
- n=260 labels. L'incertitude est publiée, pas masquée.
Ce que je ne dirai jamais
- « Découverte de nouveaux matériaux » — ce n'est pas ce que fait le pipeline.
- « Prédictions validées » — aucune validation expérimentale n'existe.
- « Résultats DFT » — ce sont des proxies MLP, et c'est écrit dans chaque livrable.
- Un chiffre de conductivité qui ne figure pas dans le rapport.
Le pilote de validation
Vous ne payez pas pour me croire. Vous payez pour vérifier.
Je pré-trie
Vous me donnez votre liste de candidats. Je rends une shortlist classée, son coût de calcul et ses limites. Rien n'est encore dépensé chez vous.
Vous testez
Vous choisissez 10 matériaux de la shortlist et 10 de la pile « écartés », et vous lancez votre DFT dessus. 20 calculs, pas 200.
On décide
Si le classement tient, on passe au run complet. S'il ne tient pas, vous avez dépensé 20 calculs et vous savez à quoi vous en tenir.
À partir de 2 500 €
Shortlist de 10 à 30 candidats • plan de coût avant dépense • LIMITS.md • protocole de contrôle • attribution des données. Durée : 3 à 5 jours.
Trois informations
Le nombre de candidats • le coût d'un NEB en DFT chez vous • si les structures sont confidentielles (dans ce cas : GPU avec contrat, pas de matériel tiers).
Parlons de votre liste.
Envoyez-moi le nombre de candidats et l'ordre de grandeur du coût d'un calcul chez vous : je vous réponds avec un plan, un coût et une date — ou je vous dis que ce n'est pas rentable à cette taille. C'est arrivé, et c'est plus utile qu'un devis.
Ce que vous recevez d'abord
Une estimation de votre lot (nombre de structures, heures GPU, coût), et un avis franc sur l'intérêt de le faire. Aucun engagement avant le pilote.
Les données Materials Project utilisées sont sous licence CC BY 4.0 ; les exports portent leur attribution.