中国科大蒋彬团队顶刊综述: 机器学习势函数20年发展历程

本文是一篇发表于《Chemical Society Reviews》的综述文章，由中国科学技术大学蒋彬教授团队撰写，系统回顾了机器学习势函数过去二十年的发展历程。背景方面，传统的势能面构建方法在计算效率、精度和可转移性上存在局限，而机器学习技术的突破为高精度原子模拟带来了变革。研究目的旨在总结MLPs方法的演变，重点关注针对分子、反应和材料的最新先进方法，探讨其代表性应用、通用势函数发展趋势以及面临的挑战与机遇。结论指出，MLPs通过精准映射结构到能量和力，已在多个领域展现出应用潜力，随着大数据和机器学习的进步，通用势函数模型有望取得重大突破。