机器学习势

AI赋能多尺度模拟：破解材料研发难题材料研发中有一个根本性的难题：材料的宏观性能（如强度、韧性、导电性）由原子尺度的结构所决定，但从原子到宏观之间横亘着巨大的时空尺度鸿沟。空间上，原子间距以埃（10-10 米）计，工程部件以米计，相差约 10 个数量级；时间上，化学键振动发生在皮秒（10-12秒）量级，而材料服役寿命以年计，跨越近 20 个数量级。如何在这之间建立可靠的桥梁，是多尺度模拟的核心命题。

AI4S前沿：机器学习势（MLP）打破量子化学与力场的精度速度困局做计算化学的人，几乎都在同一个“三难”里打转：想要精度，就得上量子化学，但体系一大就算不动；想要速度和规模，就退回经典力场，可它描述不了成键与断键，精度也难保证。有没有一种方法，既有接近量子化学的精度，又有接近力场的速度？机器学习势（MLP）正是为回答这个问题而来。

我是有底线的