南科大张文清团队在AI4Materials研究领域取得系列进展

南方科技大学张文清团队在AI4Materials研究领域取得了一系列重要进展。背景方面，机器学习原子间势函数（MLIP）在材料设计与模拟中具有重要作用，但其通用性和物理可扩展性存在局限性。研究目的是通过构建具有全局标度物理约束和超线性表达能力的MLIP模型（SUS2-MLIP），提升模型在多元素与多尺度模拟中的泛化能力。结论表明，SUS2-MLIP不仅在预测准确度上与复杂网络模型媲美，还在实际应用中展现出显著的计算效率优势。此外，团队还提出了“双重自适应采样（DAS）”等方法，解决了MLIP依赖高质量数据的瓶颈，并在有机聚合物和无机微波介质介电性质的AI研究中取得了显著成果。