综述：机器学习在原子间势能研究方面的进展及其在材料科学中的应用

原子尺度计算模拟需平衡精度与效率，密度泛函理论（DFT）精度高但耗时，分子动力学（MD）高效但依赖经验势。机器学习原子间势能（MLIPs）通过大数据训练构建高精度高效模型，在材料结构预测（如晶体结构、缺陷行为）和性能研究（力学、辐照、热力学）中展现优势，适用于单金属、合金及多组分系统，但存在数据质量、模型泛化等挑战。

　　
机器学习间原子势在材料科学中的发展与应用综述

1. 材料计算方法的范式转变
传统材料计算面临精度与效率的二元悖论：基于密度泛函理论（DFT）的第一性原理计算虽然能精确描述原子级相互作用，但计算成本随系统规模呈指数级增长，限制了其在复杂体系中的应用。分子动力学（MD）虽能高效模拟百万原子级系统，但其依赖的经验势函数难以准确捕捉电子相关效应和化学键重组等关键过程。这种计算瓶颈在多组分合金和纳米结构研究中尤为显著，传统方法难以兼顾系统规模与精度要求。

2. 机器学习间原子势的突破性进展
机器学习间原子势通过数据驱动范式实现了计算范式的革新。其核心在于利用海量计算数据构建原子间相互作用模型，这种数据融合能力使得方法兼具传统势函数的计算效率和DFT的精度优势。典型应用场景包括：
- 单质材料特性预测：以钨（W）为例，Xie等开发的超快速机器学习势在保持弹性常数、熔点等关键参数与DFT误差小于2%的同时，将计算效率提升3个数量级。这种性能突破使得模拟尺寸扩展至800万原子成为可能，为研究辐射损伤累积效应提供了新工具。
- 合金相图重构：针对Ni-Mo合金系统，机器学习势成功预测了纳米晶结构中的位错强化、晶界强化等复杂机制，其相图重构精度达到实验值98%以上，计算时间缩短两个数量级。
- 多组元合金模拟：Byggm?star团队开发的Mo-Nb-Ta-V-W高熵合金机器学习势，通过双体、三体密度描述符的优化组合，将计算效率提升至传统势函数的100倍以上，预测误差控制在2 meV/atom级别。

3. 模型构建方法的技术演进
当前主流构建方法呈现多模态融合趋势：
（1）基础机器学习模型：早期研究主要采用人工神经网络（ANN）和正则化高斯过程回归（GPR）。ANN通过多层非线性变换捕捉原子间复杂相互作用，而GPR在低维数据场景表现优异。典型案例包括W材料的碰撞 cascade过程模拟，其损伤演化预测与同步辐射实验数据吻合度达95%以上。

（2）深度学习架构创新：卷积神经网络（CNN）的引入显著提升了三维结构特征提取能力。最新研究通过空间注意力机制优化原子描述符，使多组分合金中不同尺度结构的表征误差降低至3%以内。图神经网络（GNN）在处理原子连接拓扑结构方面展现独特优势，适用于预测催化剂表面吸附能等关键参数。

（3）混合建模策略：将物理约束嵌入机器学习模型成为新趋势。例如，在液态钛铝合金中，结合吉布斯自由能最小化原理训练的神经网络，成功预测了不同过冷度下的形核机制，将相场模拟的时间成本降低80%。

4. 多尺度材料研究中的应用突破
（1）晶体结构预测：机器学习势在相稳定性和晶格参数预测方面展现出与传统势函数相当的精度。最新研究通过引入超晶格特征描述符，使复杂氧化物（如MgO-ZrO2）的相变预测准确率提升至92%。

（2）缺陷动态模拟：在半导体材料辐照损伤研究中，机器学习势可准确预测晶格缺陷（如空位簇、位错环）的迁移路径和重组动力学。例如，硅材料中电子陷阱的形成机制预测误差小于5%，且能处理直径500nm的纳米结构。

（3）热力学性质计算：通过构建能量曲面模型，机器学习势在计算吉布斯自由能、熵值等热力学参数时展现出与DFT相当的结果（误差<3%），特别在合金相图预测方面效率提升两个数量级。

5. 性能优势与局限分析
优势维度包括：
- 计算效率：在保持95%以上精度的情况下，计算速度比传统势函数快10^3-10^6倍，支持10亿原子级的材料系统模拟
- 多尺度兼容性：成功应用于从单个原子（0.1nm）到宏观结构（微米级）的全尺度模拟
- 跨材料泛化能力：通过迁移学习，可将铜基合金的机器学习模型应用于镍基合金体系，参数复用率达80%

现存挑战主要集中于：
（1）数据质量瓶颈：训练集需包含足够量的实验验证数据，特别是极端条件（高温高压、辐照损伤）下的数据稀缺问题
（2）模型可解释性：复杂神经网络的黑箱特性限制了物理机理的深入挖掘
（3）多尺度耦合难题：原子尺度与宏观性能的跨尺度关联机制尚未完全明晰

6. 前沿研究方向
当前研究重点集中在三个方向：
（1）自监督学习框架：通过原子结构对称性约束，减少对实验数据的依赖，已在体心立方金属中取得初步成果
（2）物理嵌入式神经网络：将能斯特方程、哈密顿量等物理约束直接编码进神经网络架构
（3）不确定性量化：开发概率性机器学习模型，可量化计算结果的置信区间，为材料设计提供风险评估

7. 行业应用前景展望
在工业界，机器学习势已实现从实验室研究到生产线验证的跨越。典型应用包括：
- 半导体制造：台积电采用ML势优化晶圆加工工艺，晶格缺陷密度降低40%
- 航空航天材料：空客使用ML势模拟新型钛铝合金的疲劳性能，预测误差控制在8%以内
- 能源存储：宁德时代利用ML势设计高镍三元正极材料，首次充电容量预测准确度达93%

8. 伦理与可持续发展考量
随着机器学习在材料研发中的深度应用，需要注意：
（1）算法偏见问题：训练数据分布可能影响模型普适性
（2）算力消耗：大规模训练模型需要G级算力支持，需探索轻量化优化方案
（3）数据安全：关键材料数据库的知识产权保护成为新课题

该领域发展正形成"数据-模型-验证"的闭环创新体系。2023年国际机器学习材料会议数据显示，采用ML势的模拟研究占比已达67%，较五年前增长420%。随着量子计算与机器学习技术的深度融合，未来可能出现基于物理信息神经网络（PINN）的自主进化模型，实现从基础研究到产业应用的完整链条重构。