【ACS Nano】新概念！纳米催化！关乎催化的超级智能AI！发出一篇被各大研究院广泛评价的顶级文章！

本文介绍了机器学习力场（ML-FFs）在分子动力学模拟和纳米催化领域的应用。背景方面，随着AI for Science时代的到来，机器学习力场有效弥合了第一性原理电子结构方法与传统经验力场在精度与效率之间的矛盾。研究目的是通过机器学习方法拓展传统分子模拟的时空尺度，揭示新物理现象，并为实验现象提供更深刻的理论诠释。结论指出，机器学习力场正逐步成为现代计算化学与分子模拟研究的核心工具，但也面临技术门槛高、开源资源少等挑战。文章还详细介绍了相关课程设置，包括量子化学软件、机器学习理论、模拟工具高阶应用等。