物理學(xué)告知的原子能量模型實(shí)現(xiàn)前所未有的模擬穩(wěn)定性

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機(jī)器學(xué)習(xí)勢（MLP）被譽(yù)為連接量子力學(xué)精度與分子力學(xué)效率的圣杯。過去二十年，它們已經(jīng)能以前所未有的精度重現(xiàn)能量和力的靜態(tài)測試誤差。

然而，一個(gè)尷尬的事實(shí)是，很多MLP在靜態(tài)測試中表現(xiàn)完美，一旦被部署到分子動(dòng)力學(xué)模擬中，尤其是在高溫下，就會(huì)毫無征兆地「炸裂」——分子爆炸、鍵長失控、模擬崩潰。這種穩(wěn)定性問題，嚴(yán)重制約了 MLP 在真實(shí)復(fù)雜體系中的應(yīng)用。

來自英國曼徹斯特大學(xué)的團(tuán)隊(duì)從該痛點(diǎn)切入，基于「相互作用的量子原子」（IQA）框架，構(gòu)建了物理學(xué)告知的高斯過程回歸（GPR）原子能量模型，首次實(shí)現(xiàn)了在高達(dá) 1000K 的溫度下、長達(dá) 10 納秒的 NVT 模擬中「幾乎無限」的穩(wěn)定性。

相關(guān)研究以「Unprecedented robustness of physics-informed atomic energy models at and beyond room temperature」為題，于 2026 年 3 月 31 日發(fā)布在《Communications Chemistry》。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s42004-026-01965-0

GPR 原子模型

本次研究中所提出的，是首個(gè)基于物理學(xué)的高斯過程（GP）原子能模型，與流行的 Behler-Parrinello 類 MLP 不同，這里報(bào)告的模型是基于預(yù)先計(jì)算且可解釋的原子能訓(xùn)練的，其數(shù)值源自嚴(yán)格的量子力學(xué)定律。

為此，研究團(tuán)隊(duì)根據(jù)量子物理規(guī)則向模型輸入了原子在現(xiàn)實(shí)中相互作用的詳細(xì)信息，幫助人工智能對分子每個(gè)部分的運(yùn)動(dòng)做出更現(xiàn)實(shí)的預(yù)測。

圖 1：基于 GP 的原子能模型的靜態(tài)性能。

團(tuán)隊(duì)表示，在靜態(tài)測試中，原子模型的性能不出意外地實(shí)現(xiàn)了相當(dāng)準(zhǔn)確的預(yù)測準(zhǔn)確性，模型的穩(wěn)健性表現(xiàn)也都在意料之中。

團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)一個(gè)小的數(shù)學(xué)選擇，稱為「先驗(yàn)均值函數(shù)」m，影響模型的穩(wěn)定性；有了這個(gè)功能，人工智能就擁有了正確的「起點(diǎn)」，即使在分子被拉伸、加熱或搖晃時(shí)，也能創(chuàng)建并維持穩(wěn)定的模型。

圖 2：基于 GP 的原子能模型的穩(wěn)健性。

恢復(fù)力預(yù)測與大規(guī)模擴(kuò)展模擬

在這個(gè)測試中，團(tuán)隊(duì)在模擬初期階段以極不穩(wěn)定的高能起始幾何（SG）檢查了預(yù)測的原子力，并研究了這些力如何受到模擬溫度的影響。

圖 3：變形 malondiardide（MAL）結(jié)構(gòu)中恢復(fù)力的預(yù)測。

只有 MF5 模型能夠成功從這些非物理結(jié)構(gòu)恢復(fù)。它迅速且不可逆地松弛了非物理 SG，并在四種溫度下都完成了 1 納秒的穩(wěn)定模擬。而 MF1 和 MIN 模型在幾千步內(nèi)即崩潰。團(tuán)隊(duì)分析了恢復(fù)過程中的原子力方向，發(fā)現(xiàn)預(yù)測的力在第一步就指向「拉伸短鍵、壓縮長鍵」，這正是恢復(fù)力的直接證據(jù)。

為進(jìn)一步驗(yàn)證長期穩(wěn)定性，團(tuán)隊(duì)用 MF5 模型在 500K 下進(jìn)行了 50 次獨(dú)立的 10 納秒模擬，總模擬時(shí)間達(dá) 0.5 微秒，全部成功完成。即使是高度柔韌的分子，如阿司匹林、絲氨酸和甘氨酸，也始終保持穩(wěn)定。

構(gòu)建安全可靠的分子模型

MLP 的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性不僅取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的覆蓋度，更取決于模型在外推時(shí)的「預(yù)期」。傳統(tǒng)觀念中常會(huì)假設(shè)未知區(qū)域的能量不會(huì)太高，但實(shí)際上，遠(yuǎn)離平衡態(tài)的構(gòu)型能量極高。當(dāng)模型低估了這些能量，就會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的吸引力，導(dǎo)致崩潰。

對 MD 來說，模型是否穩(wěn)定、是否能預(yù)測恢復(fù)力、是否能在高能區(qū)保持物理自洽，比單點(diǎn) MAE 更關(guān)鍵。

研究團(tuán)隊(duì)明確指出，GP 的先驗(yàn)均值函數(shù) m 決定了模型到底會(huì)不會(huì)「立刻崩掉」還是「長期運(yùn)行」，而量子化學(xué)拓?fù)湎闰?yàn)則給了模型一種防止任意能量波動(dòng)的歸納偏差。對藥物設(shè)計(jì)、新材料模擬、極端條件下的分子動(dòng)力學(xué)，這種思路都意味著更可靠的長時(shí)程探索能力。

相關(guān)鏈接：https://www.eurekalert.org/news-releases/1121910