电化学中的机器学习势场：从基础原理到应用实践

本文综述了机器学习力场（MLFF）在电化学领域的基础原理和应用实践。背景方面，全球能源消耗增长和对可持续能源的需求推动了电化学系统的发展，但传统计算方法在长度和时间尺度上存在局限性。研究目的是探讨MLFF如何通过数据驱动方法解决这些问题，加速材料发现和分子动力学模拟。文章详细介绍了MLFF的基本概念、体展开方法、不同MLFF技术的内部工作机制，以及在离子导电性评估、电化学反应预测和多尺度模拟中的应用实例。结论指出，MLFF作为一种统一框架，显著提高了模拟效率，尽管存在模型准确性和可转移性等挑战，但在电化学系统中的应用前景广阔，并强调了开发用户友好软件包的重要性。