DeePMD-kit

DeePMD-kit是一种基于机器学习的分子动力学模拟方法，该方法是通过使用从头计算得到的数据对深度神经网络模型进行训练，从而得到通用的多体势能模型（DP模型）。由于其是基于第一性原理，而具有媲美量子力学的精度。其计算效率高，比第一性原理计算至少快5个数量级。目前DP模型已成功应用于水和含水体系，金属和合金,高熵陶瓷，化学反应，固态电解质，离子液体等研究领域。将分子动力学推向了10亿个原子的极限

deepmodeling/deepmd-kit: A deep learning package for many-body potential energy representation and molecular dynamics (github.com)

DeePMD-kit’s documentation — DeePMD-kit documentation (deepmodeling.com)