48 位学者联合发布原子机器学习生态战略路线图
FrankNoeBerlin · x · 2026-10-01
由 Jörg Behler、Michele Ceriotti 等领衔、共 49 位作者联合撰写的社区驱动战略路线图论文《A strategic roadmap for an atomistic machine-learning ecosystem》发布于 arXiv(2609.39090)。
论文指出,数据驱动的机器学习方法已成为众多科学领域的关键工具,在物质原子尺度模拟中应用尤为广泛且影响深远——其成功很大程度归功于已有成熟的物理建模框架(从第一性原理电子结构计算到分子动力学与统计采样),ML 得以自然融入其中,重塑了精度、效率与规模之间的长期权衡。论文同时系统讨论了这一融合带来的概念与实践挑战,例如在数据驱动与物理驱动建模之间的取舍、工具与生态的适配等问题,并为原子机器学习生态的未来发展给出战略性规划。
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