“力場”長久以來一直激發(fā)著我們的想象力，是科幻作品中保護星艦和超級英雄的隱形能量盾。但在科學(xué)探索發(fā)現(xiàn)的世界里，力場扮演著截然不同的角色——數(shù)學(xué)模型，讓我們得以窺探物質(zhì)在原子尺度上的內(nèi)在本質(zhì)。

如今，得益于人工智能、GPU 加速和先進仿真平臺的突破，力場技術(shù)正邁向具有變革性意義的飛躍——從科幻想象走向主流研發(fā)。

事實上，新思科技預(yù)測在 2026 年，相較于當(dāng)前密度泛函理論(DFT)等量子理論方法，機器學(xué)習(xí)力場(MLFFs，亦被稱為機器學(xué)習(xí)勢能MLPs)將使原子級仿真速度提升 10,000 倍。

更重要的是，這種速度的提升將開啟一個發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)新的新紀(jì)元。

什么是力場?

這些基于計算機的仿真，其核心在于對原子相互作用的精確建模。為此，科學(xué)家通常使用“力場”這種數(shù)學(xué)框架，來定義原子之間如何相互吸引、排斥、結(jié)合(形成分子或晶體)以及演變(如何隨時間或外部影響而變化)。

力場通過描述空間中各點的受力情況或勢能面(例如帶電粒子周圍的靜電勢)，為計算機模型提供“運行規(guī)則”，從而指導(dǎo)分子動力學(xué)仿真。

原子級仿真讓研究人員能夠探索如催化反應(yīng)中的化學(xué)變化、蛋白質(zhì)折疊路徑，以及材料在熱與壓力下的響應(yīng)等現(xiàn)象。在投入昂貴且耗時的物理實驗之前，能夠先通過虛擬仿真的方式進行探索，對于開發(fā)和優(yōu)化新材料、新藥物以及先進納米器件而言至關(guān)重要。

然而直到現(xiàn)在，這些研究領(lǐng)域一直受到一個核心瓶頸的限制：精度與計算可行性之間的權(quán)衡。

傳統(tǒng)的力場通過固定的公式和經(jīng)驗參數(shù)來模擬原子行為，計算效率高，對簡單系統(tǒng)而言相當(dāng)有效。但在處理復(fù)雜材料和化學(xué)反應(yīng)時力不從心，缺乏支持前沿科研發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新所需的靈活性。

相反，基于密度泛函理論(DFT)的仿真在量子層面模擬原子相互作用，能夠提供更好的精度，但計算成本昂貴。使用傳統(tǒng)的 DFT 方法模擬數(shù)千個原子可能需要數(shù)天或數(shù)周，而涉及數(shù)十萬甚至數(shù)百萬原子的大規(guī)模、真實建模幾乎完全不可行。

幸運的是，近年來出現(xiàn)了一類全新的力場模型，不再需要做出這種困難的取舍和權(quán)衡。

機器學(xué)習(xí)力場能夠捕捉龐大體系之間的復(fù)雜原子相互作用

機器學(xué)習(xí)力場的出現(xiàn)

機器學(xué)習(xí)力場標(biāo)志著原子級仿真與科學(xué)研究的一次突破性飛躍。

機器學(xué)習(xí)力場不依賴僵硬的預(yù)定義公式，而是利用人工智能(通常是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，通過 DFT 計算產(chǎn)生的量子力學(xué)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。這種訓(xùn)練方式使模型能夠?qū)W習(xí)原子間相互作用的底層模式，并捕捉支配分子行為的復(fù)雜能量勢景。在熟悉的化學(xué)環(huán)境中，這些模型可以實現(xiàn)接近 DFT 的精度，同時運行速度比傳統(tǒng)量子仿真快數(shù)千倍。

相較于傳統(tǒng)力場，機器學(xué)習(xí)力場能夠隨著新數(shù)據(jù)的加入進行再訓(xùn)練，從而適應(yīng)新的化學(xué)空間，使其在不斷演變的科研需求中具備更強的靈活性和適用性。最終帶來的不僅僅是仿真速度的提升;機器學(xué)習(xí)力場讓原子級建模在更廣泛的問題上變得真正可行，使研究人員能夠探索更真實的場景，并獲得此前難以觸及的洞察和見解。

利用機器學(xué)習(xí)力場，研究人員可以：

仿真更大規(guī)模的系統(tǒng)，從數(shù)千個原子擴展到數(shù)百萬個原子

探索更長的時間尺度，從皮秒延伸至納秒甚至更長

建模復(fù)雜現(xiàn)象，對熱傳遞、機械故障、擴散和化學(xué)反應(yīng)等復(fù)雜現(xiàn)象進行建模

所有這些能力對于下一代材料和器件的研發(fā)都至關(guān)重要。

機器學(xué)習(xí)力場背后的技術(shù)引擎

機器學(xué)習(xí)力場的出現(xiàn)以及其預(yù)期的深遠(yuǎn)影響，可歸因于近年來硬件與軟件的持續(xù)創(chuàng)新。新思科技所預(yù)測的機器學(xué)習(xí)力場帶來的仿真流程 10,000 倍加速，將由以下四大技術(shù)支柱驅(qū)動：

人工智能。機器學(xué)習(xí)力場從龐大的現(xiàn)有量子計算數(shù)據(jù)中集中學(xué)習(xí)原子相互作用，并可利用實時生成的合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行快速適配并微調(diào)，以適應(yīng)新的化學(xué)環(huán)境。

GPU加速。大多數(shù)機器學(xué)習(xí)力場原生設(shè)計為在 GPU 上運行。算法、軟件庫和硬件的持續(xù)演進將進一步提升訓(xùn)練和仿真速度。

基于網(wǎng)絡(luò)的擴展能力。由于 GPU 內(nèi)存依然是機器學(xué)習(xí)力場性能的限制因素，高速互連技術(shù)——讓多個 GPU 能夠無縫協(xié)同工作——將變得至關(guān)重要。這不僅用于提升性能，也使仿真能夠擴展到更大規(guī)模的系統(tǒng)。

先進的仿真平臺。新思科技 QuantumATK 這樣的平臺能夠?qū)⑦\行于多 GPU 架構(gòu)上的機器學(xué)習(xí)力場與先進的原子級仿真算法結(jié)合在一起。這些平臺將多種計算方法(包括 DFT)集成在統(tǒng)一且靈活的 Python 接口下，讓用戶能夠輕松定制工作流，包括機器學(xué)習(xí)力場的主動學(xué)習(xí)與微調(diào)。

這些技術(shù)以及先進仿真工具的普及，極大推動了科研與創(chuàng)新。過去需要超級計算機或數(shù)年手動工作才能完成的任務(wù)，如今借助 GPU 加速系統(tǒng)僅需數(shù)小時即可實現(xiàn)。各行業(yè)的科學(xué)家也可以通過易用且可擴展的專業(yè)軟件平臺，使用這些強大的仿真方法。

隨著越來越多的初創(chuàng)公司、學(xué)術(shù)實驗室和企業(yè)利用這些能力，新思科技認(rèn)為原子級仿真將在研發(fā)流程中不斷普及，如同幾十年前計算機輔助設(shè)計(CAD)在機械工程領(lǐng)域中一樣。機器學(xué)習(xí)力場在這一轉(zhuǎn)變中發(fā)揮著核心作用，使化學(xué)反應(yīng)、熱傳遞和其他復(fù)雜現(xiàn)象的大規(guī)模、高精度仿真成為可能，而這些在過去幾乎無法實現(xiàn)。

新思科技 QuantumATK 通過大規(guī)模原子級仿真加速半導(dǎo)體與材料研發(fā)

預(yù)期影響：從半導(dǎo)體到醫(yī)療行業(yè)

由人工智能驅(qū)動、GPU 加速的力場技術(shù)已經(jīng)在多個行業(yè)展現(xiàn)出影響力。隨著仿真工作流程相比 DFT 等量子方法實現(xiàn) 10,000× 的加速，我們預(yù)計在 2026 年將迎來一系列突破：

先進芯片架構(gòu)的開發(fā)。機器學(xué)習(xí)力場讓開發(fā)者能夠模擬復(fù)雜的界面與低濃度雜質(zhì)，從而加速下一代芯片架構(gòu)的開發(fā)，并在制造前評估缺陷的潛在影響。

新型電池材料的發(fā)現(xiàn)?？茖W(xué)家正在使用機器學(xué)習(xí)力場以更快的速度和更高的精度對固態(tài)電解質(zhì)界面和離子傳輸行為進行建模，加速用于電動汽車和電網(wǎng)儲能的新電池化學(xué)體系的發(fā)現(xiàn)。

精準(zhǔn)藥物設(shè)計。藥物研發(fā)人員正在以原子級精度模擬蛋白質(zhì)-配體的相互作用，實現(xiàn)快速且準(zhǔn)確的候選化合物篩選，從而大幅縮短藥物發(fā)現(xiàn)周期。

仿真未來已來

由人工智能驅(qū)動、GPU 加速的力場技術(shù)正在為科研與創(chuàng)新釋放巨大潛能。當(dāng)其與先進的仿真平臺結(jié)合時，能夠以遠(yuǎn)低于傳統(tǒng) DFT 方法的計算成本，實現(xiàn)對原子相互作用的高精度建模。

2026 年將成為這一領(lǐng)域的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點——力場技術(shù)將重新定義原子級仿真的邊界，使過去難以想象的建模與發(fā)現(xiàn)成為現(xiàn)實。憑借 10,000× 加速的仿真工作流程，研究人員和工程師將在材料科學(xué)、電子學(xué)、能源與醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域打開全新的探索空間。

面向主流研發(fā)的高精度仿真已經(jīng)進入全新時代，其影響將跨越行業(yè)，并擴展至全球。