分子动力学模拟是一种从微观出发的模拟手段，在科学发现，药物设计、材料设计等领域具有重要作用。

力场：

        力场是物理学中描述空间各点受力情况的矢量场，主要包括引力场、电场和磁场三大类型，是物质存在的一种形态，作为不同物质间“超距作用”的媒介，具有能量、质量和动量。其内涵表现为：量子场论认为力场的产生源于物理理论的规范对称性要求；广义相对论将重力场解释为时空广义协变性的产物

计算机模拟

在计算化学和分子动力学模拟中，分子力场（Molecular Force Field）是一组用于描述分子内和分子间相互作用的数学函数。它将复杂的量子力学相互作用简化为经典的势能函数，以便在计算机上模拟大分子体系的结构和动力学行为。常见的分子力场包括AMBER、CHARMM和OPLS等，广泛应用于药物设计和材料科学

分子力场

一个力场通常包括三个部分：原子类型，势函数，和力场参数。也就是说不同的力场，他们的函数形式可能不一样，或者函数形式一样而力场参数不一样。其中，最关键的差别取决于分子力学模型，比如有的力场考虑氢键，有氢键函数；有的考虑极化，有极化函数。其次，分子力场参数都是拟合特定分子的数据而生成的，比如，面向生物模拟的力场选择生物领域的分子模拟得到参数，而材料的，则侧重选择材料方面的分子。这些被拟合的分子成为训练基（training set）

分子内相互作用模型

分子动力学的数学框架

典型的一个流程可以归纳于，比如我们像实验操作一样，准备一系列的样品，进行在计算机上进行我们相关的分子动力学模拟，并且对结果进行一些分析，得到我所关心的一个结果。

分子力场的发展:

过去50年，经典经验力场如AMBER、CHARMM在药物发现、生物分子动力学模拟等领域功不可没。但随着研究向高精度与高通用性拓展，这些力场逐渐暴露出难以跨系统泛化与精度受限等问题。

机器学习（ML）力场正在迅速崛起，尤其在材料模拟中已成为DFT替代方案之一。可是在复杂的有机分子和生物体系中，ML力场如何在保持高精度的同时具备可转移性（transferability）和计算效率，仍是重大挑战。

传统力场的“函数-参数”二元固定模式，本质是对量子力学势能面的低维近似；而MLFF通过数据驱动的非线性拟合，实现了对高维势能面的精准逼近。

MLFF的学术价值：

跨尺度模拟的实现

传统模拟中，量子力学（QM）适用于电子尺度（埃级，飞秒级），分子力学（MM）适用于介观尺度（纳米级，纳秒级），二者难以衔接。MLFF可作为QM与MM的“桥梁”，实现从电子结构到宏观动力学的跨尺度模拟，如锂电池中锂离子从体相到电极表面的迁移全流程追踪。

动态过程的量化解析

针对生命科学中的蛋白质构象跃迁、材料科学中的催化反应路径等动态过程，MLFF可通过长时间尺度模拟捕获稀有事件（Rare Events），结合自由能计算方法（如元动力学、伞形采样）量化过程的能垒与动力学特征，为实验设计提供定量依据。

高通量筛选的加速

在新材料与新药物的高通量筛选中，MLFF可快速评估大量候选分子/材料的关键性能（如药物分子与靶点的结合能、电池材料的扩散系数），将筛选规模从传统方法的数百个提升至数万个，同时保持与QM相当的精度。

机器学习力场已经被广泛用在势能面相关性质探索的任务上:采样，热力学性质，反应，光谱，激发态，光谱，核量子效应

前沿示例

AI²BMD的提出标志着生物分子模拟领域的一次重要“范式转变”（Paradigm Shift）。它巧妙地利用“通用碎片化”策略与等变图神经网络，成功打破了传统分子动力学在“量子精度”与“计算规模”之间的零和博弈，将高精度的 DFT 计算能力从几十个原子扩展到了上万个原子，并且不需要针对特定蛋白重新训练，解决了先前MLFF常见的泛化性问题。

MindSpore一种“类AI”的分子动力学模拟程序架构，可以如执行 AI 训练那样运行分子动力学（molecular dynamics, MD）模拟程序。在该架构下，MD 模拟被看作一种特殊的 AI 训练过程，原子坐标相当于神经网络参数，势能函数相当于作为优化目标的损失函数，而 MD 积分器则相当于一种特殊的AI优化器。根据这种相似性逻辑，分子模拟程序可以自然而然地在AI框架中重构，高毅勤教授团队因此基于华为全场景 AI 框架昇思 MindSpore，开发了 AI 原生分子模拟程序 MindSPONGE。

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参考链接———————————————————————————————————————————

AI for 科学模拟：分子动力学与分子模拟 | 集智斑图

https://mp.weixin.qq.com/s/7Zza-nKB5s_C0kvQ5gj3Yw

AI²BMD🔗原文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-024-08127-z

https://www.mindspore.cn