Nature Chemistry：利用机器学习模拟化学反应

01【科学背景】原子尺度模拟已成为提供实验观察现象微观解释的宝贵计算工具，但传统的物理模型势函数在计算成本、准确性和广泛适用性之间存在权衡，尤其在模拟反应化学时更为明显。传统的力场和量子力学方法在计算成本和适用范围上存在限制，而反应力场则需要根据预定的反应进行重新参数化，量子力学方法的计算成本对许多反应性分子动力学研究来说是禁止的。02【创新成果】近日，来自美国卡内基梅隆大学的Shuhao Zhang，洛斯阿拉莫斯国家实验室的Nicholas Lubbers, Richard A. Messerly & Justin S. Smith等人在 Nature Chemistry 期刊发表了题为“Exploring the frontiers of condensed-phaseb chemistry with a general reactive machine learning potential”的论文，本文讨论了开发一种用于研究凝聚相系统中反应化学的通用反应机器学习势能（ANI-1xnr）的方法。该方法涉及自动采样凝 ………………………………