近日，渤海大学物理科学与技术学院樊哲勇教授团队与国内外多家科研单位合作，在国际著名期刊《Nature Communications》发表了题为“General-purpose machine-learned potential for 16 elemental metals and their alloys”的研究论文。该研究在通用机器学习势函数的开发与应用方面取得了重大突破。樊哲勇教授担任论文的主要通讯作者。该研究得到了来自多个国家和地区顶尖科研机构的合作支持，包括北京科技大学、湖南大学、阿尔托大学、查尔姆斯理工大学、南京大学、乔治·华盛顿大学、香港中文大学、特拉维夫大学、浙江大学、南京航空航天大学、香港大学、哈尔滨工业大学以及拉夫堡大学。
该工作在樊哲勇教授2021年提出的神经演化势函数（NEP）的基础上进一步拓展，提出了第四个NEP版本（NEP4），显著提高了NEP势函数对多元素体系的描述能力，并极大地提高了训练效率。该研究提出了一个创新性思路，即仅用一元和二元物质训练，即可准确预测三元及更多元的物质。基于这一想法，仅用10万训练结构就得到了一个适用于16种金属单质及其任意化合物的通用机器学习势函数。该势函数被命名为UNEP-v1，意为第一个版本的统一NEP势函数。樊哲勇教授团队与合作者们正在紧张开发未来版本的UNEP，期望取得更高水平的研究成果。
该论文的发表标志着渤海大学在国际前沿领域的探索与国际科研合作中迈出了坚实步伐，进一步提升了学校在人工智能与材料科学交叉领域的学术影响力，为未来更多高水平科研成果的产出奠定了基础。（作者：董海宽 编辑：赵菁）
