12/09 百萬數量級的第一原理計算－機器學習勢能(MLPs)的潛力

第一原理計算對於深入研究材料特性並預測其性質影響深遠。若能將此種計算應用於更加大型且複雜的動態系統中，對於材料研究來說將會是一大進步。

機器學習勢能 (MLPs) 的出現改變了這個困境，MLPs 結合了第一原理計算的精度與原子間勢能的計算效率，從而使模擬複雜系統的塑性變形、擴散以及相變化等動態現象變為可能。

本次網絡研討會將展示生成定制 MLP 的簡便性及其在預測具有工程價值的材料特性方面的應用，從而展示 MedeA 如何將這種強大的方法帶到您的指尖。

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