文献速递 | Nature. 水处理最新文章登上顶刊！极其细腻的研究操作，好似“灵光一闪"！

本文介绍了深度学习与第一性原理计算在材料科学中的交叉应用，探讨了如何通过深度学习技术突破传统第一性原理计算在材料研发中的瓶颈。文章详细阐述了深度学习在势函数替代模型、逆向材料设计和多尺度关联挖掘等方面的应用，并指出了当前面临的挑战，如数据饥渴与物理可解释性的平衡。此外，文章还介绍了机器学习在分子动力学模拟中的应用，展示了如何通过机器学习力场提高模拟效率。最后，文章总结了深度学习与第一性原理计算的融合如何推动材料科学从“试错实验”向“预测-验证”的智能时代跨越。