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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种机器学习力场开发方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115171821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210759862.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种机器学习力场开发方法是由荆宇航;李兴冀;李胡阳;杨剑群;崔秀海设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器学习力场开发方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种机器学习力场开发方法。包括：使用VASP软件进行半导体材料的第一原理分子动力学模拟，获得MD模拟的每一帧构象及其势能和原子受力信息，通过训练得到多组机器学习力场，对半导体材料的标定性质进行分子动力学模拟，获得多条模拟轨迹，计算模拟轨迹中每一帧构象的信息，比较获取构象信息偏离平均值的构象为目标构象，对目标构象进行单点能计算，将分子动力学模拟的每一帧构象信息和目标构象信息作为数据库，训练得到最终的机器学习力场。本发明通过建立多组相似的机器学习力场模型，并比较其在半导体材料分子动力学模拟构象的势能和原子受力，有效地挑选了和实际工况接近的目标构象，从而建立准确表征半导体材料的机器学习力场。

本发明授权一种机器学习力场开发方法在权利要求书中公布了：1.一种机器学习力场开发方法，其特征在于，包括： 步骤S1：使用VASP软件进行半导体材料的第一原理分子动力学模拟，获得分子动力学模拟的每一帧构象及所述构象的信息，所述构象的信息包括势能和原子受力信息； 步骤S2：将所述构象及所述构象的信息作为数据库，通过训练得到多组机器学习力场； 所述通过训练得到多组机器学习力场包括：将所述构象作为样本，将所述构象的信息作为标签，使用Adam方法进行神经网络训练，得到多组所述机器学习力场； 步骤S3：利用多组所述机器学习力场，分别对所述半导体材料的标定性质进行分子动力学模拟，获得多条分子动力学模拟轨迹； 步骤S4：分别计算多条所述分子动力学模拟轨迹中每一帧构象的信息，比较不同所述机器学习力场下每一帧所述构象的信息，并将所述构象的信息偏离平均值的构象作为目标构象； 所述比较不同所述机器学习力场下每一帧所述构象的信息包括： 分别获取每一帧所述构象在不同所述机器学习力场下的信息的平均值； 获取每一帧所述构象在不同所述机器学习力场下的信息相对所述平均值的偏离值； 比较所述偏离值，并将所述偏离值中的最大值作为不同所述机器学习力场下每一帧所述构象的信息之间的最大偏离值； 所述将所述构象的信息偏离平均值的构象作为目标构象包括： 比较各所述构象的所述最大偏离值，挑选所述最大偏离值最大的构象作为所述目标构象； 步骤S5：使用VASP软件对所述目标构象进行单点能计算，获取所述目标构象的信息； 步骤S6：将所述分子动力学模拟的每一帧构象信息和所述目标构象的信息作为数据库，通过训练得到最终的机器学习力场。

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