突破传统！一个方向两个顶刊！成功登上Nature、Science！

本文介绍了机器学习力场（ML-FFs）在分子动力学模拟中的应用，特别是在材料科学领域中的突破性进展。随着人工智能技术的快速发展，机器学习力场成功解决了传统第一性原理电子结构方法在准确性和效率之间的矛盾，使得大规模分子模拟成为可能。文章还详细介绍了相关课程内容，涵盖了从基础理论到高级应用的全面知识，旨在帮助学员掌握机器学习力场模型的使用，并应用于高精度分子模拟。课程内容包括机器学习、深度学习、分子动力学模拟、量子化学计算等，通过理论与实践相结合的方式，学员将具备独立开展第一性原理与机器学习交叉研究的能力。