Nature重磅|AI与催化剂杀疯了！打破质疑！将解决催化剂研究三十年难题

本文探讨了机器学习在分子动力学和第一性原理计算中的应用。文章首先介绍了AI与SCIENCE的交叉，特别是在催化剂研究中的应用，提出了一个使用动态训练的替代模型在不确定性下优化多相催化反应网络的框架。接着，文章详细介绍了机器学习力场（ML-FFs）在解决第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间矛盾中的作用，并强调了其在高效性和准确性方面的优势。此外，文章还讨论了深度学习方法在各个领域取得的成果，特别是在第一性原理计算中的应用，如神经网络势函数和深度学习密度泛函微扰理论。最后，文章提到了相关领域的培训课程，旨在帮助研究人员快速上手和深入理解这些先进技术。