机器学习是一种能够从大量数据中学习并发现规律的算法，具有自我学习和优化的能力。在分子动力学模拟中，机器学习技术可以用于分析和优化模拟数据，从而提高模拟效率。通过将机器学习算法与分子动力学模拟相结合，我们可以实现更快速、更准确的模拟，从而更深入地理解分子体系的性质和行为。

机器学习在分子动力学模拟中的应用可以包括以下几个方面：

势能面拟合：分子动力学模拟需要计算每个时刻千万粒子的势能面。机器学习算法可以用于拟合势能面，从而加速计算过程。通过训练机器学习模型来预测势能面的形状，我们可以减少计算量，提高模拟效率。

构型预测：机器学习可以帮助预测分子在不同条件下的构型。通过对大量已知构型进行训练，机器学习模型可以学习到分子构型与条件之间的关系，并用于预测新条件下的构型。这对于研究化学反应路径、药物设计等领域具有重要意义。

模拟参数优化：分子动力学模拟涉及许多参数，如时间步长、温度、压力等。机器学习可以用于优化这些参数，以提高模拟的准确性和稳定性。通过训练机器学习模型来预测不同参数下模拟结果的质量，我们可以找到最佳的参数组合。

数据分析与可视化：机器学习还可以用于分析和可视化分子动力学模拟的结果。通过对模拟数据进行降维、聚类等处理，我们可以提取出关键信息并展示其空间分布和动态变化。这有助于我们更好地理解分子体系的性质和行为。

总之，机器学习在分子动力学模拟中的应用具有广阔的前景和潜力。通过将这两种技术相结合，我们可以更深入地探索微观世界的奥秘，并为化学反应、生物过程和材料科学等领域的研究提供有力的支持。

机器学习+ + 分子动力学 模拟技术与应用

机器学习分子动力学基础

教学目标： 学会使用各种分子动力学软件模拟，为使用机器学习势函数做准备。

学会分析各种性质、数据。

1. 分子动力学理论基础

2. 经典分子动力学力场介绍

3. 经典分子动力学模拟教学、建模教学（LAMMPS、GROMACS）

4. 分子模拟轨迹的后处理分析与比较 (径向分布函数，扩散系数等）

实例操作 ：

以有机溶液、合金体系为例，使学员熟练生成输入文件、熟练使用各种参数、掌握如何建模

 

教学目标 ：学会使用DFT软件生成机器学习模型所需数据

5. 密度泛函理论基础

6. 第一性原子分子动力学介绍

7. 第一性计算建模、模拟教学（VASP、CP2K）

实例操作：

以半导体材料为例，使学员掌握DFT软件各项参数设置，学会优化计算参数使得结果更精确、掌握DFT计算建模方法、计算基组的选择。

 

机器学习势函数生成和模拟应用

1. 机器学习数据集获取教学

实例操作：

以水分子体系、合金体系为例，基于主动学习的dpgen软件，使学员学会生成、收集机器学习势函数数据集。

 

2. 如何训练一个机器学习模型

实例操作：

DeepMD为例，使学员DeePMD的训练，验证和部署

 

3. 采用LAMMPS执行基于机器学习的分子动力学模拟

实例操作：

基于所训练的机器学习势函数，进行分子动力学模拟，使学员掌握机器学习势函数动力学模拟的参数设置

 

4. 模型的结果对比，包括精度，数据效率等

实例操作：

基于所训练的机器学习势函数，学会判定所得机器学习模型的精度

详情见公众号：科研硕博

https://mp.weixin.qq.com/s/d2I8VbLYdsJ_LIuFUWq3vw