Npj Comput. Mater.: 原子世界的数字解谜：当机器学习重构材料设计底层密码

本文背景介绍了材料设计领域对原子尺度相互作用精确模拟的需求，传统势函数方法存在局限性。研究目的是提出一种基于笛卡尔坐标的机器学习势函数新方法CAMP，通过构建原子矩张量和图神经网络框架实现高效建模。结论表明该方法在锂电池材料、有机分子等多个系统中验证了卓越性能，计算精度和效率达到或超越主流模型，为材料研发提供了新工具。