机器学习模型展现出强大的适应能力，能够灵活地探索数据集中隐含的知识，以抽象的形式提供比基于规则的推理更为强大的问题解决方法。在分子模拟领域，机器学习力场（ML-FFs）成功弥补了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间的准确性和效率差距。近年来，该领域呈现出井喷式的蓬勃发展，这一趋势在Web of Science平台的检索结果中得以印证。相关工作频繁登入Nature、Science、Cell等顶尖刊物．通过端到端的ML-FFs，构建高精度的分子力场变得轻而易举，就像按下按钮一样简便．随着计算机的算力快速发展，通过ML-FFs实现第一性原理级别精度的大规模的分子模拟研究已经成为可能．
作为新兴的跨学科领域，该领域知识面广，相关资料和学习平台相对匮乏，信息技术也不够开放，培训学习显得尤为迫切。我们的目标是助力学员在Nature、Science、Cell等正刊及子刊上发表高质量文章，借助新技术在更有限的经费下取得更高质量的研究成果。让我们共同冲刺顶尖刊物，共创2024年的科研巅峰！网页链接 #机器学习分子动力学##材料科学工程##第一原理性#
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