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       开发高精度、具备良好迁移性的安装分子力场模型在微尺度科学计算领域一直是一个核心挑战。近期，源码DeepModeling社区的安装开发者们发起了一项名为可微分分子力场（DMFF）的项目，旨在通过可微分编程框架技术打造全新生产级力场计算引擎。源码该项目旨在解决力场参数优化困难、安装Windows的源码复杂力场计算等开发过程中的源码痛点问题。

       项目背景

       准确且高效地描述原子、安装分子、源码粗粒化粒子间的安装相互作用是多尺度建模的关键问题。虽然神经网络方法在材料模拟等领域已取得显著成果，源码但基于物理的安装分子力场在生物和有机高分子领域仍起着重要作用。然而，源码力场的安装开发过程通常局限于“小农作坊”模式，缺乏自动化流程，源码源码资本薪水高度依赖人工干预。新一代力场（如AMOEBA、MPID）的函数形式复杂，力场开发人员往往难以快速验证这些力场在分子动力学（MD）过程中的效果。因此，力场开发严重依赖少数几个课题组或商业公司，速度慢且专业性强。礼券提货源码

       区别于传统编程，可微分编程技术使开发者能专注于计算流程，让参数微分和优化任务自动执行。DMFF基于此技术构建，将各种物理力场和模拟计算视为人工智能模型的延伸。通过DMFF，用户可利用第一性原理或实验数据，网页源码的广告借助先进机器学习算法反向矫正、优化物理模型参数。这一框架旨在替代手动调参和手动编写MD代码的传统模式，为自动化、可持续的力场开发提供基础。

       项目特点

       DMFF定位为一个适应多场景、具备灵活性和高性能的租赁类平台源码生产级力场开发解决方案。核心开发者在DP系列方法、分子动力学引擎、高性能优化等领域经验丰富，且深入理解学界和业界的需求。为了实现这一目标，项目希望吸引更多的开发者和感兴趣用户加入，共建可微分力场计算引擎，简化复杂力场参数优化的过程。

       项目结构与使用方式

       DMFF提供源码下载和使用pip安装的功能。它主要由基于OpenMM的“前端”模块和基于可微分编程框架JAX的“后端”组成，设计了用户友好的API，便于用户快速进行力场参数解析和力场计算。通过类似OpenMM的前端API，用户可获得各力场项的计算函数。利用JAX实现自动微分，可方便地计算力（能量关于坐标的负梯度）和力场参数导数。

       案例分析

       DMFF在优化有机小分子电荷模型和水的多极矩可极化力场方面展现出显著效果。通过概念验证，开发者仅使用8轮迭代，便将酯类小分子水合自由能计算值的均方根误差从1. kcal/mol降低至0. kcal/mol。此外，DMFF简化了在先进水模型开发中的参数调优过程，通过自动微分和分子动力学模拟，获得准确的模拟结果。

       未来展望

       DMFF正处于快速迭代发展期，有待完善和探索的领域包括如何进一步优化、扩展功能以及增强与现有力场模型的兼容性。项目鼓励社区成员在GitHub项目中提出问题、参与讨论或提交代码贡献。通过共同努力，DMFF与DeepModeling社区内的其他项目将推动这场力场开发范式的变革，让更多研究者受益于自动化、可持续的力场开发流程。