You can use the mdx package which is the mlff internal MD package, fully relying on jax and thus fully optimized for XLA compilation on GPU. First, lets create a relaxed structure, using the LBFGS optimizer

研究表明，某些mlff即使力和能量的预测误差较低，也可能因局部pes拟合不足而无法稳定优化，需通过模拟稳定性指标（如能量守恒性）验证。 应用实例 ：龙讯旷腾的PWMLFF通过主动学习方案优化结构探索，结合DFT计算补充训练数据，成功用于硅晶体生长和裂纹 ...

2022年11月3日 · 机器学习力场（mlff）方法通过结合高精度量子力学计算和机器学习技术，显著提升了分子动力学模拟的效率和精度。它特别适用于大规模、长时间尺度的复杂系统，应用领域涵盖材料科学、化学反应、纳米材料和生物分子等。

2021年6月4日 · 编译前仔细检查 which ifort echo $MKLROOT which mpiifort 这三个命令的输出，特别是第二个。 VTST一般不会有问题吧，可能还是编译环境的问题。 我猜你是在超算用动态库编译。 这三个命令的输出，特别是第二个。 本帖最后由 neocc 于 2021-6-4 10:45 编辑 我遇到的报错与楼主的相同，是instanton.F文件的问题么？ instanton.F (57): error #6580: Name in only-list does not exist or is not accessible.

2023年8月11日 · With MLFF is it possible to perform MD simulations that capture mechanisms and processes for time scales of up to 100ps and even ns for compounds with up to 8 (eight!) elements with the accuracy of DFT methods!

2024年9月15日 · 机器学习力场（mlff）方法通过结合高精度量子力学计算和机器学习技术，显著提升了分子动力学模拟的效率和精度。它特别适用于大规模、长时间尺度的复杂系统，应用领域涵盖材料科学、化学反应、纳米材料和生物分子等。

2025年2月24日 · I can train a MLFF to investigate the structure and its evolution in hundrads of ps time. I wonder such strategy can be used to train a reaction, for example the CO2 reduction on Cu surface? Or like QM/MM to provide the solvation environment to hold on the reactants/

Machine Learning Force Field (MLFF) is an open source software under GNU GPL license. It aims at generating force fields with accuracy comparable to Ab Initio Molecular Dynamics (AIMD). It is compatible with AIMD data in either PWmat or VASP format.

机器学习力场（ML-FFs）可以进行接近从头算精度的模拟，但是模拟体系的尺寸和动态模拟时间尺度则大大超过了从头算，更接近真实情况。 使用 QuantumATK 中的机器学习力场功能可以生成新颖的晶体和 非晶材料 、合金、界面和多层堆叠的真实的复杂结构，模拟热性能和机械性能、扩散和表面过程。 用户可以使用预先训练的机器学习力场库，或使用自动化、高效的训练和仿真工作流程开发新的机器学习力场。 QuantumATK 计算模拟引擎能够在一个平台上使用多种模拟方法 …

卢森堡大学 的研究团队提出了一种自动化方法来大幅减少原子间描述符特征的数量，同时保持准确性并提高 mlff 的效率。研究人员发现非局部特征（在所研究的系统中原子相隔 15 Å）对于保持 mlff 对肽、dna 碱基对、脂肪酸和超分子复合物的整体准确性至关重要。