拒稿3次终登Science封面！95后女博士在纳米材料生物传感器领域做出重大突破，打破质疑！

本文详细介绍了机器学习分子动力学、深度学习材料设计和AI蛋白质设计等前沿技术在科学研究中的应用。背景方面，随着AI for Science时代的到来，基于数据驱动的机器学习力场（ML-FFs）在计算化学和分子模拟中扮演着越来越重要的角色。研究目的包括提供系统的专业培训，帮助学员掌握量子化学软件、机器学习理论和模拟工具的高阶应用。结论部分指出，这些技术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。课程设置涵盖从基础理论到高级应用的全流程，旨在培养学员独立开展交叉研究的能力。