人工智能助力生态修复项目资金申请

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     2024 年诺贝尔物理奖与化学奖都颁给“AI for Science”相关领域，这一重大事件无疑为该领域的蓬勃发展注入了强劲动力。在科学研究的新范式——“AI for Science”时代，基于数据驱动的机器学习力场（ML-FFs）成功化解了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间在准确性和效率方面的矛盾。近年来，该领域发展态势迅猛，在 Web of Science 平台的检索结果中清晰可见相关工作频繁登上 Nature、Science、Cell 等顶尖学术刊物。

     随着计算机算力的迅速发展，通过 ML-FFs 实现第一性原理级别精度的大规模分子模拟研究已成为现实。机器学习方法还使人们对原本以为熟知的系统有了新的化学认知，例如小分子的非对称电子效应等现象，使研究者们能够更好地理解实验结果。由此可见，ML-FFs 极有可能成为现代计算化学与分子模拟的重要组成部分。

     然而，作为新兴的跨学科领域，该领域知识涵盖面广、门槛较高，涉及量子化学、分子模拟和机器学习等多个学术领域。相关资料和学习平台相对匮乏，信息技术也不够开放。在这种情况下，专业培训学习显得尤为迫切。

在现代物理学、化学和材料科学领域，第一性原理计算已成为不可或缺的研究手段，用于预测和解释材料性质。这类方法不依赖于实验数据与经验参数，而是基于量子力学的基本原理，通过数值求解薛定谔方程来预测多电子相互作用系统的物理性质，从而为理解材料性质和设计新材料提供了新途径。然而，尽管第一性原理计算已成为多个学科不可或缺的重要方法，但其高昂的计算成本限制了其实际应用，计算复杂度随着体系中原子数目的增加而迅速上升，限制了其在高通量材料筛选和大尺度系统模拟中的广泛应用。

    近年来，深度学习方法在各个领域取得了令人瞩目的成果，为第一性原理计算开辟了新的机遇。深度学习深度学习方法通过从海量数据中学习，利用神经网络自动发掘隐藏的规律和模式，高效建模特征表示和复杂函数关系，从而准确高效地进行预测和分析。深度学习模型可以基于有限的训练数据，创建精度接近第一性原理计算方法的近似模型，从而大幅降低计算成本。由于兼具准确性和计算效率，深度学习模型有望超越传统的第一性原理算法，显著加速第一性原理计算过程。