拒稿三次终登Nature封面！95后女博士在材料领域做出重大突破，打破质疑！

本文介绍了机器学习力场（ML-FFs）在材料科学中的重大突破及其应用前景。背景方面，随着AI技术的飞速发展，机器学习力场有效弥合了第一性原理电子结构方法与传统经验力场在精度与效率之间的矛盾，成为现代计算化学与分子模拟研究的核心工具。研究目的方面，文章详细阐述了机器学习力场在材料设计、性能预测和大规模分子模拟中的应用，以及如何通过深度学习技术优化传统有限元仿真方法。结论方面，机器学习力场不仅拓展了传统分子模拟的时空尺度，还揭示了新的物理现象，为实验现象提供了更深刻的理论诠释，同时深度学习与有限元仿真的结合显著提高了计算效率和精度。