AI赋能传统力场：字节跳动开发高精度通用小分子力场ByteFF

本文介绍了字节跳动开发的ByteFF力场，这是一种高精度通用小分子力场，旨在解决药物发现中的化学空间覆盖问题。ByteFF通过结合传统力场和机器学习技术，特别是使用图神经网络（GNN）预测力场参数，实现了精度与效率的平衡。研究背景强调了小分子力场在药物设计中的重要性，以及现有机器学习力场（MLFF）在数据需求和计算效率上的挑战。ByteFF的开发包括模型结构设计、数据集构建和训练策略，最终在结构优化和分子势能面预测等方面达到了业界领先水平。尽管ByteFF在非键相互作用方面仍有提升空间，但其在药物发现领域的应用前景广阔。