Npj Comput. Mater.: 原子世界的数字解谜：当机器学习重构材料设计底层密码

主要观点总结

本文介绍了海归学者发起的公益学术平台及其公益性质的工作。文章重点在于描述计算机技术在材料科学领域的应用，特别是势函数在材料模拟技术中的关键作用。文章介绍了电子科技大学的文明健教授团队开发的笛卡尔原子矩势函数（CAMP），及其在多种系统中的应用表现和优势。

关键观点总结

关键观点1: 计算机技术的革命性进步在材料科学领域的应用

随着计算机技术的不断进步，我们能够构建材料的“数字孪生”系统，通过求解物理方程，推演原子群的运动轨迹与能量状态，预演其性能，为高性能材料开发建立高效通道。

关键观点2: 势函数在材料模拟技术中的关键作用

势函数定义了原子在不同距离、角度下相互作用的能量与受力，从而决定了原子运动的轨迹。开发准确、高效的势函数是原子模拟技术的关键。

关键观点3: 电子科技大学文明健教授团队开发的笛卡尔原子矩势函数（CAMP）的介绍

CAMP是一种完全基于笛卡尔空间中原子的x、y、z坐标构建机器学习势函数的方法，建立更简洁、直观的高效建模体系。其技术核心在于直接通过相邻原子空间坐标构建原子矩，继而融合多原子位置信息精确捕捉复杂相互作用。

关键观点4: CAMP的应用表现和优势

在多种系统中，CAMP表现出卓越的性能。例如，在锂电材料、有机分子、水体系及二维石墨烯等多元系统中，CAMP的模拟结果与实验结果相符。其计算精度与效率达到或超越主流模型，纳秒级分子动力学模拟保持稳定。

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