催化剂重磅进展！Nature与Science3连发！解决50年卡脖子技术

本文主要介绍了在“AI for Science”时代背景下，机器学习力场（ML-FFs）在分子动力学模拟中的应用及其重要性。文章指出，机器学习力场成功解决了第一性原理电子结构方法与传统经验力场在准确性和效率之间的矛盾，并已成为现代计算化学和分子模拟领域的重要组成部分。文章还详细介绍了相关课程内容，包括量化软件的使用、机器学习原理、LAMMPS模拟软件等，旨在帮助学员掌握机器学习力场模型的设计与应用。此外，文章强调了机器学习在第一性原理领域的应用，如高通量计算和材料设计，并提供了相关课程的讲师信息和授课方式。