机器学习力场培训：数据采集、力场构建、机器学习原子势、力场、n2p2、神经网络力场、图神经网络、SchNet、模型预测等！

背景：传统分子动力学模拟依赖经验势函数或量子力学计算，存在精度与效率难以兼顾的问题。研究目的：机器学习力场通过从量子力学数据中学习势能面，实现精度与效率的平衡，为材料设计和生物分子分析提供关键技术。结论：该技术能显著提升计算速度，支持更大体系和更长时程的模拟，但学习门槛较高需跨学科知识。华算科技开设的课程系统讲解数据采集、力场构建及软件使用，帮助研究者快速入门。