突发！院士团队又一诺奖级成果问世！《Nature》《Science》双封面见证历史性突破！

本文介绍了AI for Science时代背景下机器学习力场（ML-FFs）在计算化学和材料科学中的突破性应用。背景方面，随着2024年诺贝尔奖对AI for Science领域的认可，基于数据驱动的机器学习力场成功解决了传统计算方法在精度与效率之间的矛盾，成为现代计算化学的重要组成部分。研究目的聚焦于通过七大专题课程（包括机器学习分子动力学、合金设计、催化剂开发等），系统培养跨学科人才掌握ML-FFs的核心技术，涵盖从基础理论到前沿应用的完整知识体系。结论表明，该领域通过深度学习、图神经网络等先进方法，已实现从材料性能预测到逆向设计的全流程创新，显著加速了新材料的研发进程。