【Nature】颠覆传统认知，“ 天才少年 ”连发三篇Nature！再掀学术风暴！

本文主要介绍了机器学习力场（ML-FFs）在分子动力学和第一性原理计算中的应用及其发展趋势。背景方面，随着AI for Science时代的到来，机器学习力场有效解决了传统方法在精度与效率之间的矛盾，成为计算化学和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的技术突破、应用现状及发展趋势，并介绍了相关课程的系统培训内容，旨在帮助学员掌握该领域的理论知识与实操技能。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，未来将在材料科学等领域发挥更大作用。