机器学习力场在分子动力学模拟中具有革命性意义。传统分子动力学依赖经验势函数或量子力学计算，前者计算高效但精度受限，后者精度高却计算成本巨大。
机器学习原子势通过从量子力学数据中学习势能面，实现了精度与效率的平衡：其既能捕捉复杂的原子间相互作用，又能将计算速度提升数个数量级。
这种突破使得研究者能够模拟更大体系和更长时程，为材料设计、生物分子构象分析等前沿领域提供了关键技术支持，显著加速了从原子尺度理解物质行为的研究进程。
机器学习力场在化学研究中可模拟化学体系的势能面，从而得到体系的各种信息
然而，对于刚接触该领域的同学，机器学习力场的学习并不容易。机器学习力场主要难点在于交叉学科的壁垒，学习者需要掌握量子化学、分子动力学、机器学习等方向的基础知识，此外学习者还需要了解大量代码与软件的使用，学习成本较高。
机器学习力场的构建与使用
为了帮助大家快速入门机器学习力场领域，华算科技开设了“机器学习力场”课程，从数据采集到力场构建细致讲解了机器学习力场的构建方法。课程提供无限次回放，建立永不解散的课程群，及时答疑。这样，大家可以更好地实现自己的研究目标，并为未来的科学研究中做出更有特色的成果。
机器学习力场模拟结果
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讲师介绍
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课表一览
该课程深受学员欢迎，往期学员评价节选如下：
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课程内容
1. 简介
2. 数据生成
讲解各种机器学习力场的数据生成方法，实操讲解如何使用VASP、Gaussian、CASTEP、Dmol3、CP2K软件运行AIMD生成数据，并讲解如何将得到的数据结果进行提取与处理。
3. 神经网络力场
讲解原子中心对称函数与权重原子中心对称函数的基本原理，讲解n2p2软件的基本使用。
通过Cu2S、CuCl势能面的拟合案例讲解如何利用n2p2拟合材料的势能面信息。讲解如何使用LAMMPS将拟合得到的势能面作为力场进行分子动力学模拟。
4. SchNetPack
讲解图神经网络以及它与传统全连接神经网络的不同，图神经网络在机器学习力场构建过程的发展，SchNet与PAINN的基本结构。
讲解SchNetPack包的基本使用，包括如何利用SchNetPack创建数据集，加载数据，设置与训练模型，使用模型进行预测，使用模型进行分子动力学模拟。
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报名方式
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缴费方式
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