新思科技预测机器学习力场加速原子级仿真10000倍
“力场”长久以来一直激发着我们的想象力，是科幻作品中保护星舰和超级英雄的隐形能量盾。但在科学探索发现的世界里，力场扮演着截然不同的角色——数学模型，让我们得以窥探物质在原子尺度上的内在本质。
如今，得益于人工智能、GPU 加速和先进仿真平台的突破，力场技术正迈向具有变革性意义的飞跃——从科幻想象走向主流研发。
事实上，新思科技预测在 2026 年，相较于当前密度泛函理论(DFT)等量子理论方法，机器学习力场(MLFFs，亦被称为机器学习势能MLPs)将使原子级仿真速度提升 10,000 倍。
更重要的是，这种速度的提升将开启一个发现与创新的新纪元。
什么是力场?
这些基于计算机的仿真，其核心在于对原子相互作用的精确建模。为此，科学家通常使用“力场”这种数学框架，来定义原子之间如何相互吸引、排斥、结合(形成分子或晶体)以及演变(如何随时间或外部影响而变化)。
力场通过描述空间中各点的受力情况或势能面(例如带电粒子周围的静电势)，为计算机模型提供“运行规则”，从而指导分子动力学仿真。
原子级仿真让研究人员能够探索如催化反应中的化学变化、蛋白质折叠路径，以及材料在热与压力下的响应等现象。在投入昂贵且耗时的物理实验之前，能够先通过虚拟仿真的方式进行探索，对于开发和优化新材料、新药物以及先进纳米器件而言至关重要。
然而直到现在，这些研究领域一直受到一个核心瓶颈的限制：精度与计算可行性之间的权衡。
传统的力场通过固定的公式和经验参数来模拟原子行为，计算效率高，对简单系统而言相当有效。但在处理复杂材料和化学反应时力不从心，缺乏支持前沿科研发现和创新所需的灵活性。
相反，基于密度泛函理论(DFT)的仿真在量子层面模拟原子相互作用，能够提供更好的精度，但计算成本昂贵。使用传统的 DFT 方法模拟数千个原子可能需要数天或数周，而涉及数十万甚至数百万原子的大规模、真实建模几乎完全不可行。
幸运的是，近年来出现了一类全新的力场模型，不再需要做出这种困难的取舍和权衡。
机器学习力场能够捕捉庞大体系之间的复杂原子相互作用
机器学习力场的出现
机器学习力场标志着原子级仿真与科学研究的一次突破性飞跃。
机器学习力场不依赖僵硬的预定义公式，而是利用人工智能(通常是深度神经网络)，通过 DFT 计算产生的量子力学数据进行训练。这种训练方式使模型能够学习原子间相互作用的底层模式，并捕捉支配分子行为的复杂能量势景。在熟悉的化学环境中，这些模型可以实现接近 DFT 的精度，同时运行速度比传统量子仿真快数千倍。
相较于传统力场，机器学习力场能够随着新数据的加入进行再训练，从而适应新的化学空间，使其在不断演变的科研需求中具备更强的灵活性和适用性。最终带来的不仅仅是仿真速度的提升;机器学习力场让原子级建模在更广泛的问题上变得真正可行，使研究人员能够探索更真实的场景，并获得此前难以触及的洞察和见解。
利用机器学习力场，研究人员可以：
仿真更大规模的系统，从数千个原子扩展到数百万个原子
探索更长的时间尺度，从皮秒延伸至纳秒甚至更长
建模复杂现象，对热传递、机械故障、扩散和化学反应等复杂现象进行建模
所有这些能力对于下一代材料和器件的研发都至关重要。
机器学习力场背后的技术引擎
机器学习力场的出现以及其预期的深远影响，可归因于近年来硬件与软件的持续创新。新思科技所预测的机器学习力场带来的仿真流程 10,000 倍加速，将由以下四大技术支柱驱动：
人工智能。机器学习力场从庞大的现有量子计算数据中集中学习原子相互作用，并可利用实时生成的合成训练数据进行快速适配并微调，以适应新的化学环境。
GPU加速。大多数机器学习力场原生设计为在 GPU 上运行。算法、软件库和硬件的持续演进将进一步提升训练和仿真速度。
基于网络的扩展能力。由于 GPU 内存依然是机器学习力场性能的限制因素，高速互连技术——让多个 GPU 能够无缝协同工作——将变得至关重要。这不仅用于提升性能，也使仿真能够扩展到更大规模的系统。
先进的仿真平台。新思科技 QuantumATK 这样的平台能够将运行于多 GPU 架构上的机器学习力场与先进的原子级仿真算法结合在一起。这些平台将多种计算方法(包括 DFT)集成在统一且灵活的 Python 接口下，让用户能够轻松定制工作流，包括机器学习力场的主动学习与微调。
这些技术以及先进仿真工具的普及，极大推动了科研与创新。过去需要超级计算机或数年手动工作才能完成的任务，如今借助 GPU 加速系统仅需数小时即可实现。各行业的科学家也可以通过易用且可扩展的专业软件平台，使用这些强大的仿真方法。
随着越来越多的初创公司、学术实验室和企业利用这些能力，新思科技认为原子级仿真将在研发流程中不断普及，如同几十年前计算机辅助设计(CAD)在机械工程领域中一样。机器学习力场在这一转变中发挥着核心作用，使化学反应、热传递和其他复杂现象的大规模、高精度仿真成为可能，而这些在过去几乎无法实现。
新思科技 QuantumATK 通过大规模原子级仿真加速半导体与材料研发
预期影响：从半导体到医疗行业
由人工智能驱动、GPU 加速的力场技术已经在多个行业展现出影响力。随着仿真工作流程相比 DFT 等量子方法实现 10,000× 的加速，我们预计在 2026 年将迎来一系列突破：
先进芯片架构的开发。机器学习力场让开发者能够模拟复杂的界面与低浓度杂质，从而加速下一代芯片架构的开发，并在制造前评估缺陷的潜在影响。
新型电池材料的发现。科学家正在使用机器学习力场以更快的速度和更高的精度对固态电解质界面和离子传输行为进行建模，加速用于电动汽车和电网储能的新电池化学体系的发现。
精准药物设计。药物研发人员正在以原子级精度模拟蛋白质-配体的相互作用，实现快速且准确的候选化合物筛选，从而大幅缩短药物发现周期。
仿真未来已来
由人工智能驱动、GPU 加速的力场技术正在为科研与创新释放巨大潜能。当其与先进的仿真平台结合时，能够以远低于传统 DFT 方法的计算成本，实现对原子相互作用的高精度建模。
2026 年将成为这一领域的关键转折点——力场技术将重新定义原子级仿真的边界，使过去难以想象的建模与发现成为现实。凭借 10,000× 加速的仿真工作流程，研究人员和工程师将在材料科学、电子学、能源与医学等领域打开全新的探索空间。
面向主流研发的高精度仿真已经进入全新时代，其影响将跨越行业，并扩展至全球。