英文：Neural Network Potential 分类：science
用神经网络学习原子间相互作用势能（从 DFT 数据训练），实现接近第一性原理精度、却快数个数量级的分子动力学模拟，是材料/化学模拟的突破性工具。
原理：以原子环境（局部结构）为输入预测能量/力；代表：NequIP、MACE（消息传递）、ANI、DeepMD；训练：DFT 数据（构型采样）；收益：大规模长时间 MD（百万原子）；挑战：泛化（新化学环境）、数据质量。
用于材料模拟（合金/催化）、药物构象搜索、化学反应动力学与工业仿真；神经网络势函数是"又快又准"的模拟引擎。
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