国家榜样！“叛逆”研究生零经费连发Nature与Science!解决国家50年卡脖子关键技术

本文主要介绍了机器学习力场（ML-FFs）在分子动力学模拟中的应用，以及深度学习技术与传统工程仿真的融合在计算力学研究中的重要性。背景方面，随着人工智能技术的飞速发展，机器学习在科学研究中的应用逐渐成为跨学科研究的前沿热点，2024年诺贝尔物理奖与化学奖均授予“AI for Science”相关领域的突破性成果。研究目的方面，机器学习力场成功解决了第一性原理电子结构方法与传统经验力场在准确性和效率之间的矛盾，深度学习在有限元分析中的应用不仅能显著提高计算效率，还能实现传统方法难以达到的精度和泛化能力。结论方面，机器学习力场极有可能成为现代计算化学和分子模拟领域的重要组成部分，深度学习技术与传统工程仿真的融合正在重塑计算力学的研究范式。