第一个问题，训练好的机器学习力场（mlff）确实可以用来做结构优化，比如分子动力学模拟或者几何弛豫。因为mlff的核心功能就是预测能量和原子受力，而结构优化依赖的正是这些信息。

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2023年9月26日 · VASP 6.3 之后推出了机器学习力场 Machine Learning Force Field，可以用跑 AIMD 过程中产生的结构和力来训练该结构对应的力场。 但是，我对这方面的应用感到有点疑惑，不太清楚这个力场的用途。 它可以应用哪些之后的计算中呢？ 比如，用原胞跑 AIMD，获得原胞的力场； （1）是否可以用上述原胞的 AIMD 获得的力场来进一步优化超胞的结构？ （2）是否可以用上述原胞的 AIMD 获得的力场来来优化表面的结构？ （3）是否可以用上述原胞的 AIMD …

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

The machine-learned force fields (MLFF) feature of VASP allows you to generate, improve, modify and apply force fields based on machine learning techniques for your system of interest. Although there are many tunable parameters, i.e. MLFF-related INCAR tags, the default values have been carefully selected to simplify the initial creation of an ...

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。

Machine learning force fields (MLFF) have gained significant attention as a candidate for large-scale molecular dynamics (MD) simulations. MLFF aims to achieve the precision comparable to DFT-based simulations and relieve their computational cost.

2025年1月16日 · 备受关注的机器学习力场（mlff）尽管能够提供高精度的预测，但由于 ml 模型的复杂性，存在训练数据需求量大，推理速度慢等问题。 因此很难构建一个计算效率高，且能覆盖广阔化学空间的 MLFF。

2024年8月9日 · 近年来，基于从头算参考计算的机器学习力场 (mlff) 的开发取得了巨大进展。 虽然实现了较低的测试误差，但由于担心在较长的模拟时间范围内会出现不稳定性，MLFF 在分子动力学 (MD) 模拟中的可靠性正面临越来越多的审查。

2024年12月18日 · 为了解决在其它化学物质的引入后需要技术合理地表示水的热力学与动力学特性的问题，韩国首尔国立大学的团队提出采用机器学习力场（MLFF）通过深度势能分子动力学 （DPMD）来检查水的时空表征的方案。 该研究以「Spatiotemporal characterization of water diffusion anomalies in saline solutions using machine learning force field」为题，于2024年12月11日刊登于《Science Advances》。 目前，大多数水模型都无法充分捕捉加盐之后水的动态 …