登上顶刊！创世界首例！寒门学子连发3篇Nature，引爆材料学领域“ 核弹 ”！

本文介绍了计算材料学领域的一项重要进展，通过结合第一性原理计算和机器学习方法，实现了对半电池反应氧化还原电位的高精度预测。研究展示了机器学习力场在宽相空间上的高效统计采样能力，并通过逐步热力学整合提高了自由能的精度。预测结果与实验值高度吻合，表明机器学习代理模型在改进自由能准确性方面的潜力。此外，文章还讨论了机器学习在科学研究中的广泛应用，特别是在“AI for Science”时代，机器学习力场已成为计算化学和分子模拟的重要工具。然而，该领域知识门槛较高，涉及多个学术领域，专业培训显得尤为迫切。