神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能已被評選為“2024年度IUPAC化學領(lǐng)域十大新興技術(shù)”之一。IUPAC全稱為國際純粹與應(yīng)用化學聯(lián)合會，是全球最大、最具權(quán)威性的化學組織，也是國際科學理事會（ISC）的成員組織。IUPAC自2019年起每年發(fā)布“十大新興技術(shù)”，希望在全世界范圍內(nèi)遴選出能夠改變當前全球化學與工業(yè)界格局的潛力創(chuàng)新技術(shù)，以推動實現(xiàn)聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能又稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢，簡稱NNPs，是一類利用機器學習技術(shù)從量子化學數(shù)據(jù)中學習分子間相互作用的模型。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能可以捕捉到更復雜的相互作用模式，與傳統(tǒng)勢能模型相比，具有計算效率較高、預測誤差小、靈活性高、精度高、可靠性強等優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能具有創(chuàng)新性，在地球科學、材料科學、藥物開發(fā)、分子模擬、化學反應(yīng)機理研究等領(lǐng)域具有巨大開發(fā)潛力。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能的構(gòu)建分為多個步驟，涉及到初始結(jié)構(gòu)的選擇或設(shè)計、批量結(jié)構(gòu)生成及訓練、密度泛函理論（DFT）計算、機器學習模型訓練、機器學習勢（MLP）模型開發(fā)、MD模擬等。通過機器學習優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能，在準確性、計算成本、計算效率等方面具有明顯優(yōu)勢。
　　機器學習是一種高新技術(shù)，集合了多門學科于一體。近年來，機器學習技術(shù)發(fā)展迅速，在汽車、零售、家居、醫(yī)療、教育、工業(yè)等領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛，2023年，我國機器學習開發(fā)平臺市場規(guī)模超過35億元。機器學習技術(shù)發(fā)展，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能構(gòu)建奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能可分為第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能（1995年提出）、第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能（2007年提出）、第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能、第四代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能。第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能是在第二代的基礎(chǔ)上增加了對原子電荷的預測，局限性是其忽略了長距電荷轉(zhuǎn)移，第四代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能解決了第三代的局限性，能更好地重現(xiàn)DFT的電荷預測，預測誤差更小。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能概念雖簡單，卻具創(chuàng)新性，具有加速新物質(zhì)發(fā)現(xiàn)和開發(fā)過程的潛力，在材料設(shè)計、藥物開發(fā)、地球科學、分子模擬等領(lǐng)域應(yīng)用空間廣闊。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能已積累了一定的研究成果和應(yīng)用經(jīng)驗，機器學習技術(shù)的發(fā)展使其實用性進一步增強，未來隨著相關(guān)問題得到解決，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能將得到更廣泛應(yīng)用。