破解百年难题！又一篇Nature，95后研究员在催化领域艳惊四座，独占学术鳌头！

本文介绍了机器学习与第一性原理计算在材料科学中的交叉应用，特别是在分子动力学模拟中的重要性。文章背景强调了人工智能技术在科学研究中的快速发展，尤其是在材料设计和性质预测方面的应用。研究目的是通过机器学习力场（ML-FFs）结合第一性原理计算，实现高精度的大规模分子模拟，并解决传统计算成本高昂的问题。结论部分指出，机器学习力场已成为现代计算化学和分子模拟的重要组成部分，并强调了相关培训的必要性，以帮助研究人员掌握这一跨学科领域的知识和技能。