分子动力学模拟中的机器学习增强

19/23分子动力学模拟中的机器学习增强第一部分机器学习在分子动力学模拟中的作用 2第二部分机器学习算法在分子动力学模拟中的应用 5第三部分机器学习增强分子动力学模拟的准确性 7第四部分机器学习加速分子动力学模拟的效率 10第五部分机器学习探索分子动力学系统的潜在机制 12第六部分机器学习预测分子动力学行为的趋势 14第七部分机器学习弥补分子动力学模拟的局限性 17第八部分未来机器学习与分子动力学模拟的结合方向 19

第一部分机器学习在分子动力学模拟中的作用关键词关键要点机器学习模型对分子动力学模拟的增强

1.利用机器学习预测分子性质，例如键长、键角和二面角，从而减少昂贵的从头算电子结构计算的次数。

2.训练机器学习模型以再现经典或量子力学分子动力学模拟，从而提高模拟的效率和准确性。

3.使用机器学习方法分析和可视化分子动力学模拟数据，从中提取有价值的见解和趋势。

机器学习指导分子动力学模拟

1.应用机器学习算法来选择最具信息性和代表性的分子动力学模拟配置，从而优化模拟过程。

2.利用机器学习模型作为虚拟传感器，实时监控模拟并触发必要的干预，从而提高模拟的稳定性和鲁棒性。

3.结合机器学习和强化学习技术，开发模拟控制系统，自动优化模拟参数和轨迹生成，从而实现高效的分子动力学模拟。

机器学习加速分子动力学模拟

1.使用机器学习模型替代昂贵的量子力学计算，从而显著减少分子动力学模拟的计算成本。

2.结合机器学习和并行计算技术，开发分布式模拟平台，实现大规模分子动力学模拟的加速。

3.利用机器学习优化分子力场和势函数，从而提高模拟的精度和效率。

机器学习扩展分子动力学模拟的适用范围

1.利用机器学习模型将分子动力学模拟扩展到更大、更复杂的系统，例如生物分子、材料和流体。

2.开发针对特定系统或现象定制的机器学习模型，从而增强模拟的针对性和可解释性。

3.结合机器学习和数据同化技术，将实验数据整合到分子动力学模拟中，从而提高模拟的可靠性和信度。

机器学习探索分子动力学模拟的新领域

1.利用机器学习开发新的分子动力学模拟算法，例如增强采样技术和罕见事件模拟方法。

2.将机器学习与量子计算相结合，探索分子动力学模拟的新方法和应用，例如模拟强关联系统和拓扑材料。

3.利用机器学习分析分子动力学模拟结果，发现新的物理现象和机制，从而推动科学知识的进步。

机器学习与分子动力学模拟的未来方向

1.开发更强大的机器学习模型和算法，以提高分子动力学模拟的精度、效率和可解释性。

2.探索机器学习与分子动力学模拟的交叉学科应用，例如药物设计、材料科学和能源研究。

3.开发基于机器学习的分子动力学模拟平台，为研究人员提供易于访问和易于使用的工具，从而加速科学发现。机器学习在分子动力学模拟中的作用

机器学习（ML）已成为分子动力学（MD）模拟中一股强大的力量，其作用体现在以下几个方面：

1.势场开发和校正

*ML方法可用于生成新的势场或校正现有势场，以提高其准确性。

*例如，ML模型可用于预测分子性质（如极化率），并据此优化势场参数。

2.分子构象采样

*ML算法可用于指导MD模拟，以高效探索分子构象空间。

*强化学习等方法可帮助系统逃逸局部极小值并找到低能构象。

3.自由能计算

*ML模型可用于估计自由能表面，从而预测分子的热力学性质。

*例如，基于神经网络的势能函数可使用极少量的MD数据计算自由能。

4.动力学建模

*ML方法可用于研究分子动力学，例如预测分子反应速率或确定过渡态。

*例如，时序卷积网络可通过识别分子轨迹中的模式来预测动力学事件。

5.数据分析和可视化

*ML算法可用于分析和可视化MD模拟数据，识别模式并提取见解。

*例如，聚类算法可用于识别分子中的构象亚群，而降维技术可用于创建数据的可视化表示。

具体应用案例：

*蛋白质折叠预测：ML模型已用于预测蛋白质的天然构象，利用MD模拟生成的数据进行训练。

*药物发现：ML算法可用于筛选候选药物分子，预测与靶蛋白的结合亲和力。

*材料设计：ML方法已应用于预测新材料的特性，例如强度和导电性。

优势：

*提高了模拟的准确性和效率。

*扩大了MD模拟的可应用范围，使其能够研究更复杂和更具挑战性的系统。

*提供了对分子动力学和热力学的更深入理解。

挑战：

*需要大量的训练数据以训练ML模型。

*模型的泛化能力受到数据多样性和模拟条件的影响。

*确保模型解释性和可信度至关重要，以方便科学发现。

前景：

机器学习在分子动力学模拟中的应用仍在不断发展，预计未来将发挥越来越重要的作用。随着ML算法和MD模拟技术的进步，研究人员将能够探索更复杂和更具挑战性的系统，并获得前所未有的分子行为见解。第二部分机器学习算法在分子动力学模拟中的应用关键词关键要点【机器学习算法在分子动力学模拟中的应用】

【势能函数的开发和优化】：

1.机器学习算法可用于开发新的势能函数，准确描述分子间的相互作用，提高分子动力学模拟的精度。

2.机器学习算法可用于优化现有势能函数的参数，提高模拟结果的可靠性。

3.机器学习算法使势能函数开发和优化过程更加自动化和高效，从而促进分子动力学模拟的进步。

【自由能计算】：

机器学习算法在分子动力学模拟中的应用

机器学习（ML）算法在分子动力学（MD）模拟中具有广泛的应用，能够增强模拟的准确性、效率和可解释性。

1.势能场拟合

ML算法可用于拟合复杂的势能场，该势能场描述了分子体系中原子的相互作用能。通过利用实验数据或高水平量子化学计算，ML算法可以学习底层势能函数，从而提高MD模拟的准确性。

2.加速MD模拟

ML算法可以加速MD模拟，同时保持其准确性。通过构建分子体系的低维表示，ML算法可以预测系统在给定时间步长的演化，从而减少需要计算的力。

3.增强采样

ML算法可用于增强MD模拟中的采样效率，允许探索罕见事件和复杂自由能面。通过学习系统动力学的潜在特征，ML算法可以识别重要的构象并引导模拟朝这些方向发展。

4.识别反应路径

ML算法可以帮助识别反应路径，这对于理解化学反应的机制至关重要。通过分析MD模拟数据，ML算法可以提取反应坐标并揭示反应过程中能量垒和过渡态。

5.增强自由能计算

ML算法可用于增强自由能计算，例如自由能概况和结合能。通过训练ML模型来预测势能函数或分子体系的能量，ML算法可以绕过昂贵的显式自由能计算。

具体ML算法

在MD模拟中使用的ML算法包括：

*神经网络：神经网络是一种通用的函数逼近器，可用于拟合势能场、加速模拟和识别反应路径。

*支持向量机：支持向量机是一种监督学习算法，可用于分类和回归，例如识别分子体系的构象。

*随机森林：随机森林是一种集成学习算法，可用于增强采样和自由能计算的准确性。

*生成对抗网络（GAN）：GAN是一种生成模型，可用于生成代表目标系统的分子构象，从而提高模拟的效率。

*强化学习：强化学习是一种基于试错的学习算法，可用于优化MD模拟的采样策略，探索复杂自由能面。

示例应用

ML算法在MD模拟中的应用示例包括：

*使用神经网络拟合蛋白质力场，改善了蛋白质折叠模拟的准确性。

*利用机器学习加速水模拟，使其能够模拟更长的时标。

*使用支持向量机识别小分子和蛋白质之间的结合界面。

*应用随机森林增强蛋白质结构预测的采样效率。

*通过生成对抗网络生成药物候选分子的构象，加快药物发现过程。

结论

机器学习算法在分子动力学模拟中具有广泛的应用，可增强模拟的准确性、效率和可解释性。通过利用ML算法，研究人员可以探索更复杂的系统、模拟更长的时标并揭示分子体系行为的更深入见解。随着ML算法的不断发展，预计其在MD模拟中的作用将进一步扩大，开辟科学发现的新途径。第三部分机器学习增强分子动力学模拟的准确性关键词关键要点【数据增强】：

1.生成代表性分子构象，提高分子动力学模拟采样的效率和准确性。

2.扩充训练数据集，使机器学习模型更加鲁棒，降低过拟合风险。

3.纠正分子动力学模拟中采样偏差，增强对目标性质的预测能力。

【势能面校正】：

机器学习增强分子动力学模拟的准确性

机器学习(ML)已成为增强分子动力学(MD)模拟准确性的有力工具。ML模型可以通过从模拟数据中学习系统行为的潜在模式来实现这一目标。以下介绍几种常见的ML增强MD模拟准确性的方法：

1.势能面拟合

*ML模型可以训练来拟合特定系统的势能面。

*这可以大大降低能量评估的计算成本，并提高模拟的准确性。

*例如，神经网络已被用于拟合蛋白质力场的势能面，从而大幅提高了模拟速度。

2.力场参数优化

*ML模型可以用于优化MD模拟中使用的力场参数。

*这可以提高力场的准确性，从而提高模拟预测的可靠性。

*例如，遗传算法已被用于优化蛋白质力场的扭转参数，导致模拟与实验数据的更好一致性。

3.自由能计算

*ML模型可以近似自由能表面，这对于研究罕见事件至关重要。

*例如，支持向量机已被用于计算溶液中蛋白质折叠的自由能，这传统上在MD模拟中是不可行的。

4.稀有事件采样

*ML模型可以帮助稀有事件的采样，这对于研究分子动力学中缓慢的过程非常重要。

*例如，强化学习算法已被用于指导模拟以探索蛋白质折叠的罕见途径。

5.加速动力学

*ML模型可以用于加速MD模拟，从而扩大其应用范围。

*例如，深度学习模型已被用于预测分子构象的变化，这可以显着减少模拟所需的时间。

验证和基准测试

为了验证ML增强MD模拟的准确性，需要进行仔细的验证和基准测试。这涉及将模拟结果与实验数据或其他高精度的计算方法进行比较。

验证已经表明，ML增强MD模拟可以显著提高准确性。例如，在蛋白质折叠研究中，ML增强MD模拟已被证明可以产生与实验观测高度一致的结果。

未来的方向

ML增强MD模拟是一个快速发展的领域，预计未来几年的发展将进一步提高其准确性。一些有前途的未来发展方向包括：

*开发新的ML模型，具有更高的精度和效率。

*将ML与其他增强MD方法结合使用，例如量子化学计算。

*探索ML在新兴的MD应用中的应用，例如大规模生物分子模拟和纳米材料设计。

结论

ML正在迅速成为增强MD模拟准确性的宝贵工具。通过利用ML模型学习系统行为的潜在模式，研究人员可以显著提高模拟结果的可靠性。随着ML技术的持续进步，预计ML增强MD模拟将在分子动力学研究中发挥越来越重要的作用。第四部分机器学习加速分子动力学模拟的效率关键词关键要点主题名称：机器学习增强采样技术

1.强化学习(RL)加速探索：RL算法可学习分子系统在配置空间的最佳探索策略，减少模拟所需时间。

2.主动学习促进收敛：主动学习算法选择最具信息性的构象进行模拟，有效加快模拟的收敛速度。

3.变分自编码器加速动力学：变分自编码器可学习分子系统的低维表示，从而减小模拟所需的自由度，提高效率。

主题名称：机器学习增强势能场

机器学习加速分子动力学模拟的效率

分子动力学（MD）模拟是一种用于研究原子和分子体系动态行为的强大工具。然而，随着体系规模和复杂性的增加，MD模拟通常计算成本高昂，耗时且容易出错。机器学习（ML）的出现为克服这些挑战并提高MD模拟效率提供了潜力。

ML加速MD模拟的方法

ML技术已成功应用于MD模拟的不同方面，包括：

*势能表面拟合：ML算法可以根据从短时间精确的量子力学计算中提取的数据点来构建势能表面，从而减少昂贵的从头算电子结构计算的需要。

*自由能计算：ML模型可以从MD模拟数据中学习自由能表面，从而允许快速和准确地计算自由能差和反应路径。

*增强采样：ML算法可以指导MD模拟器有效地探索相空间，减少对昂贵动力学模拟的依赖。

*罕见事件预测：ML模型可以识别分子体系中罕见事件发生的可能性，从而允许针对这些事件进行加速模拟。

ML加速带来的优势

ML技术的应用为MD模拟带来了以下优势：

*减少计算成本：通过拟合势能表面和增强采样，ML可以显着降低计算成本，使大规模和长时程模拟成为可能。

*提高准确性：ML模型可以提供与从头算计算相当的精度，同时避免了昂贵的电子结构计算。

*加速时间表：通过减少计算时间和对昂贵动力学模拟的依赖，ML可以显着加速研究时间表。

*提高可扩展性：ML技术可以增强MD模拟的可扩展性，允许模拟更大的系统和更长的时标。

*增强可解释性：ML模型可以提供对分子体系行为的见解，并识别影响其性质的关键因素。

应用示例

ML技术已成功应用于广泛的MD模拟应用中，包括：

*蛋白质折叠：ML模型已用于预测蛋白质折叠路径，提高了药物发现和设计过程的效率。

*酶催化：ML算法已用于识别酶活性位点，并阐明了酶催化反应的机制。

*材料科学：ML技术已用于探索新材料的性质，预测晶体结构和设计功能性材料。

*药物研发：ML模型已用于预测药物-靶标相互作用，加速新药物分子的发现和开发。

结论

机器学习技术已经显着增强了分子动力学模拟的效率，为各个科学和工程领域的研究开辟了新的可能性。通过加速计算，提高准确性并增强可解释性，ML正在加速对原子和分子体系复杂行为的理解。随着ML技术的不断发展，预计其在MD模拟中的作用将继续增长，进一步推动科学发现和技术进步。第五部分机器学习探索分子动力学系统的潜在机制机器学习探索分子动力学系统的潜在机制

机器学习(ML)在分子动力学(MD)模拟中扮演着越来越重要的角色，为探索分子系统的潜在机制提供了强大的工具。通过利用ML，研究人员可以从复杂且高维的数据集中发现模式和关系，揭示系统的关键动力学和热力学性质。

1.自由能表面的构建

自由能表面(FES)描述了系统在特定条件下探索构型的能量景观。传统的MD模拟往往难以获得精确的FES，特别是在高维系统中。ML方法，如高斯过程回归(GPR)和神经网络，可以通过拟合模拟数据来构建FES，从而克服这一挑战。这些模型能够捕捉复杂能量景观的细微差别，为理解系统动力学提供深刻的见解。

2.反应途径的识别

了解分子反应的途径对于预测化学反应性至关重要。ML可以识别反应途径中的高能垒态，这些态通常是传统MD模拟无法捕获的。通过训练ML模型来区分反应物和产物构型，研究人员可以提取反应路径的集合，从而阐明反应机制和过渡态结构。

3.动力学受限的发现

动力学受限是指系统在特定的构型或自由度中受阻，从而限制其探索。ML可以通过识别与慢速动力学相关的特征来检测动力学受限。例如，基于聚类和主成分分析(PCA)的方法可以揭示系统中存在准稳态或隐含状态，这些状态会阻碍系统的弛豫。

4.反应动力学的预测

ML可以用于预测分子反应的动力学速率。通过训练模型来关联分子特征和反应速率，研究人员可以外推超出传统MD模拟范围的条件下的动力学行为。这对于理解催化过程、设计新材料和预测药物反应性至关重要。

5.系统热力学性质的估计

ML可以估计系统的热力学性质，如自由能、熵和比热。通过拟合模拟数据到统计力学模型，研究人员可以提取这些性质的准确估计值。ML方法还可以用于分析热涨落，从而提供对热力学涨落的影响和系统相变的见解。

案例研究

蛋白质折叠的模拟

ML已被用于增强蛋白质折叠模拟，该模拟对于了解蛋白质的功能至关重要。通过训练GPR模型来预测蛋白质结构，研究人员能够加速折叠过程并识别关键折叠中间体。这导致对蛋白质折叠机制的更深入理解和新药发现的可能性。

化学反应的催化

ML在催化机制的阐明中发挥着重要作用。通过训练神经网络模型来识别催化活性位点，研究人员能够预测反应的速率和选择性。这有助于设计高性能催化剂，从而提高化学过程的效率和可持续性。

结论

ML的引入极大地增强了MD模拟的能力，使研究人员能够深入探索分子系统的潜在机制。通过构建FES、识别反应途径、发现动力学受限、预测反应动力学和估计热力学性质，ML为理解复杂的分子行为提供了宝贵的见解。随着ML技术的不断发展，我们预计它将在分子科学领域发挥越来越重要的作用。第六部分机器学习预测分子动力学行为的趋势关键词关键要点【机器学习加速分子动力学模拟】

1.机器学习模型可预测分子体系的自由能、动力学和热力学性质，缩短分子动力学模拟所需时间。

2.训练机器学习模型所需的分子动力学数据量大幅减少，增强了其在资源受限情况下的适用性。

3.机器学习模型可外推到超出训练数据范围的分子体系，提高了预测的泛化能力和适用范围。

【机器学习预测分子动力学行为的趋势】

机器学习预测分子动力学行为的趋势

机器学习（ML）技术在分子动力学（MD）模拟中得到了广泛应用，以提高模拟的精度和效率。ML算法可以从MD轨迹中学到复杂的分子相互作用模式，并利用这些知识对分子行为进行预测。

用于MD的ML技术

几种ML技术被整合到MD模拟中，包括：

*监督学习：使用标记数据训练算法，以预测给定输入的输出。

*非监督学习：从未标记数据中识别模式和结构。

*强化学习：允许算法通过与环境交互来学习最佳策略。

ML在MD中的应用

ML在MD模拟中的应用涵盖广泛的领域，包括：

*势函数开发：ML算法可以用于构建精确的势函数，描述分子之间的相互作用。

*体系构型采样：ML可以指导体系构型的采样，提高罕见事件的采样效率。

*自由能计算：ML可以加速自由能计算，预测分子行为的热力学性质。

*反应动力学研究：ML可以帮助理解反应机制，并预测反应速率。

*生物大分子的预测：ML可以预测生物大分子的结构和动力学性质。

ML增强MD的优势

ML增强MD具有以下优势：

*提高预测精度：ML算法可以捕捉复杂的分子相互作用，提高预测的准确性。

*提高模拟效率：ML可以指导体系构型的采样和自由能计算，缩短模拟时间。

*扩展模拟规模：ML可以使更大体系的模拟成为可能，否则这些模拟在计算上是不可行的。

*发现新的洞察：ML可以识别MD数据中的隐藏模式，提供对分子行为的新见解。

趋势和展望

ML在MD模拟中的应用仍在不断发展，出现了一些关键趋势：

*更复杂的数据整合：ML算法正在集成来自不同来源的数据，例如MD模拟、实验测量和量子化学计算。

*高级ML算法的应用：深度学习、强化学习和图神经网络等先进ML算法正在应用于MD。

*端到端模拟：ML正在发展为一种端到端的模拟工具，从体系构型的生成到性质的预测。

*与其他计算技术的结合：ML正与其他计算技术相结合，例如量子化学和连续统力学，以创建混合方法。

结论

机器学习技术正在彻底改变分子动力学模拟领域，使更准确、更高效和更全面地预测分子行为成为可能。随着ML算法和应用程序的持续发展，我们可以预期ML将在MD模拟中发挥越来越重要的作用，推动我们对分子系统的理解。第七部分机器学习弥补分子动力学模拟的局限性关键词关键要点主题名称：化学精度的预测

1.机器学习模型可以预测分子动力学模拟中难于计算的化学性质，例如反应速率和平衡常数。

2.这些预测可用于指导实验设计，并缩短新材料和药物的发现过程。

3.通过使用量子化学数据训练机器学习模型，可以实现接近从头算精度的化学预测。

主题名称：加速模拟

机器学习弥补分子动力学模拟的局限性

简介

分子动力学(MD)模拟是一种强大的工具，用于研究原子和分子的动态行为。然而，传统MD模拟存在一些局限性，例如耗时的计算成本和对不可访问的时间尺度的限制。机器学习(ML)的出现为克服这些局限性并增强MD模拟提供了新的可能。

局限性1：计算成本高

传统的MD模拟需要大量计算资源，尤其是在模拟大型系统或长的时间尺度时。ML可以通过加速计算过程来解决此问题。例如：

*力场拟合：ML模型可以用来拟合复杂的力场，从而减少计算计算原子间相互作用所需的时间。

*稀疏模拟：ML算法可以识别系统中重要的交互，从而允许模拟更大规模的系统而不会显着降低准确性。

*加速动力学：ML技术可以用来加速动力学积分，从而缩短模拟时间。

局限性2：无法访问的时间尺度

MD模拟通常受限于时间尺度，通常为纳秒或微秒数量级。ML可以通过预测系统行为来延长可访问的时间尺度。例如：

*稀有事件预测：ML模型可以用来预测稀有事件（例如蛋白质折叠）的发生时间，从而避免对整个事件的昂贵模拟。

*预测分子动力学：ML算法可以从现有模拟数据中学习，并预测系统在未来时间步长的行为，从而跨越更长的模拟时间。

*增强抽样方法：ML可以用来改进增强抽样方法，例如受约束的分子动力学，从而更有效地探索系统相空间。

局限性3：缺乏可解释性

传统的MD模拟缺乏可解释性，难以理解系统行为的分子基础。ML可以提供这方面的见解。例如：

*特征识别：ML算法可以识别系统中重要的特征，例如结合口袋或活性位点，有助于了解分子相互作用。

*投影技术：ML技术可以用来将高维模拟数据投影到低维空间，从而更容易可视化和解释系统行为。

*生成模型：ML生成模型可以用来生成新分子构象，为理解分子动力学提供额外的见解。

结论

机器学习为克服分子动力学模拟的局限性提供了强大的工具。通过加速计算，延长可访问的时间尺度并提高可解释性，ML可以增强MD模拟，使研究人员能够更全面、更深入地了解原子和分子的行为。随着ML技术的不断发展，预计其在分子模拟中的应用将继续增长，为科学发现开辟新的可能性。第八部分未来机器学习与分子动力学模拟的结合方向关键词关键要点ML-enhancedMD方法的加速和扩展

-开发基于ML的可扩展算法，以处理大规模分子系统和长模拟时间。

-采用分布式计算和云计算技术，提高ML-enhancedMD的并行性和效率。

-设计新的ML模型，提高ML-enhancedMD的准确性和泛化能力。

ML-guidedMD采样

-利用ML指导分子动力学采样，提高罕见事件或罕见构象的采样效率。

-开发新的ML算法，从复杂分子动力学数据中学习反应路径和自由能面。

-将ML与强化学习相结合，探索分子动力学系统中未知的区域和状态。未来机器学习与分子动力学模拟的结合方向

1.加速分子动力学模拟

*开发机器学习算法来预测分子相互作用势能面，从而减少需要显式计算的力。

*利用机器学习技术构建粗粒化模型，降低计算复杂度并扩大可模拟体系规模。

*探索强化学习方法，自动化分子动力学模拟的设置和参数优化。

2.增强取样效率

*使用机器学习技术识别和加速稀有事件的发生。

*开发机器学习模型来近似自由能表面，指导分子动力学模拟的取样路径。

*利用机器学习算法进行主动学习，根据模拟结果迭代修改取样策略。

3.提高分子动力学模拟的精度

*开发机器学习算法来校正经典分子力场中的误差。

*利用机器学习技术从实验数据中提取分子力场的参数。

*使用机器学习方法对量子化学计算结果进行后处理，提高分子动力学模拟的精度。

4.分析和解释分子动力学模拟数据

*运用机器学习技术对分子动力学模拟数据进行降维和聚类，识别重要的动力学模式。

*开发机器学习算法来预测分子构象、反应路径和自由能。

*利用机器学习方法解释分子动力学模拟结果，建立分子行为和性质之间的关系。

5.开发新型分子动力学模拟方法

*融合机器学习技术和分子动力学模拟，开发新的算法和方法，解决复杂分子系统的模拟挑战。

*利用机器学习算法指导量子动力学模拟，探索原子尺度上的时间相关现象。

*探索机器学习在多尺度模拟中的应用，连接不同时空尺度的分子动力学模拟。

6.探索机器学习在特定领域的应用

*材料科学：预测材料性能、优化材料设计。

*生物分子模拟：研究蛋白质折叠、酶催化和生物膜动力学。

*药物发现：虚拟筛选、药物分子构象优化和分子对接。

*能源研究：模拟电池和催化剂体系，优化能源转换过程。

*环境科学：研究环境污染物在分子水平上的行为和相互作用。

7.推动实验验证和理论发展

*利用机器学习指导实验设计，验证模拟预测。

*从机器学习模型中获取见解，推动分子动力学理论的发展。

*建立机器学习和分子动力学模拟的协同循环，相互促进和完善。

总之，机器学习与分子动力学模拟的结合在