机器学习原子间势分子动力学模拟在电化学储能材料研究中的应用进展

林奕希,蒋雨桥,冯相民,要腾宇,夏颖慧,刘振辉,郑明波,申来法,许真铭(南京航空航天大学材料科学与技术学院 江苏省高效电化学储能技术重点实验室)

摘要: 电化学储能材料研究领域对分子模拟有着切实的需求, 而经典分子动力学和从头算分子动力学模拟因无法兼顾精度和效率的问题限制了分子模拟的广泛应用。近年来, 基于机器学习方法构建原子间势模型得到了快速的发展, 机器学习原子间势分子动力学模拟可以兼顾经典分子动力学模拟的计算效率和从头算分子动力学模拟的准确性。为了更好地呈现机器学习原子间势分子动力学模拟技术在电化学储能材料研究领域的应用进展和前景, 重点介绍了其在固体电解质、电解液、电极/电解质(液)界面等研究领域的应用, 并总结了材料领域机器学习原子间势及其分子动力学模拟所存在的挑战和机遇。

关键词: 分子动力学模拟; 第一性原理计算; 机器学习; 分子力场; 电化学储能材料