【3D等变几何深度学习与分子表示】 力场训练工作流

目录1.2.3 力场训练工作流1.2.3.1 训练数据准备：从DFT计算到DeePMD-kit数据格式1.2.3.2 多体相互作用拟合：类型嵌入与注意力机制1.2.3.3 模型压缩与部署：压缩模型与OpenMM集成推理优化1.2.3 力场训练工作流机器学习力场构建涉及从第一性原理计算到高效分子动力学模拟的完整流程。该流程要求数据格式标准化、多体相互作用精确建模以及推理引擎优化，三者协同确保力场模型在保持量子力学精度的同时具备经典模拟效率。1.2.3.1 训练数据准备：从DFT计算到DeePMD-kit数据格式第一性原理计算产生的基础数据需经严格后处理方可用于力场训练。密度泛函理论计算输出包含原子坐标、体系能量与原子受力，这些数据通过格式转换工具映射至深度势能模型输入规范。坐标数据需进行质心平移消除与周期性边界条件处理，能量数值以孤立原子能量为参考进行基线扣除。力场训练数据集要求涵盖足够的构型空间采样，包括平衡态附近涨落与