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近日，字节跳动（ByteDance）团队发布了基于量子力学（QM）数据训练的新一代通用力场模型ByteFF2，其核心组件ByteFF-Pol通过图神经网络（GNN）实现参数化，无需实验校准即可高精度预测有机液体及电解质的热力学与传输性质，性能超越现有传统和机器学习力场。

【免费下载链接】byteff2项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/byteff2

当前计算化学与分子模拟领域正面临双重挑战：传统力场依赖大量实验数据校准，泛化能力有限；而纯机器学习模型虽在特定体系表现优异，但物理可解释性不足且计算成本高昂。据相关研究数据显示，超过60%的材料研发周期因分子动力学模拟精度不足而延长，尤其在新能源电池电解液设计、药物溶剂筛选等场景中，现有工具难以兼顾效率与准确性。

ByteFF2的突破性在于构建了量子力学与宏观性质之间的直接桥梁。该模型采用"数据驱动+物理约束"的混合架构：通过高level量子力学数据集训练GNN，使模型能够自动学习分子间相互作用的极化效应，同时保留力场的物理可解释性。在官方公布的测试中，ByteFF-Pol对100余种有机小分子液体的密度、粘度预测误差较传统AMBER力场降低40%，对电解质离子电导率的模拟精度达到DFT理论水平的92%，但计算速度提升近两个数量级。

这一技术进步有望重塑多个产业的研发流程。在新能源领域，ByteFF2可快速筛选高稳定性电解液配方，加速固态电池商业化进程；医药研发中，精准的溶剂性质预测将优化药物结晶工艺，降低临床试验失败风险；材料科学领域，该模型为设计具有特定传输性能的功能性高分子材料提供了全新工具。值得注意的是，ByteFF2的开源特性（Apache 2.0协议）将推动学术界与产业界的协同创新，预计未来1-2年内将涌现基于该框架的定制化力场应用。

随着计算能力的提升和多尺度模拟技术的成熟，像ByteFF2这样融合物理洞察与AI算法的混合模型正成为计算化学的主流发展方向。其成功验证了"量子力学数据+机器学习架构"在解决复杂分子系统问题上的巨大潜力，为下一代分子模拟工具树立了新标杆。

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