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龍圖騰網獲悉滬渝人工智能研究院申請的專利一種固-固界面體系的機器學習勢函數模型構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120452612B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510961787.6，技術領域涉及：G16C20/70；該發明授權一種固-固界面體系的機器學習勢函數模型構建方法是由趙騰;金石;劉曉慶;曾柯涵;羅澤東設計研發完成，并于2025-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種固-固界面體系的機器學習勢函數模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明涉及材料、化學計算領域，具體涉及一種固?固界面體系的機器學習勢函數模型構建方法，包括構建固?固界面系統；基于第一性原理計算固?固界面系統，記載固?固界面系統中每一構型在其模擬過程每一步的輸出數據，形成高精度數據集；采用高精度數據集對預訓練的MACE模型進行微調，采用物理約束損失函數進行優化得到初步機器學習勢函數模型；對初步機器學習勢函數模型進行超參數調優，得到精調機器學習勢函數模型；本發明采用基于高階等變圖神經網絡架構的機器學習勢函數模型，有效學習了固?固界面體系的特征。

本發明授權一種固-固界面體系的機器學習勢函數模型構建方法在權利要求書中公布了：1.一種固-固界面體系的機器學習勢函數模型構建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.構建固-固界面系統，包括兩種固體材料各自的體相構型和表面構型，以及兩種材料的固-固界面構型； S2.基于第一性原理模擬固-固界面系統，記載固-固界面系統中每一構型在其模擬過程每一步的輸出數據，形成高精度數據集； 步驟S2基于第一性原理，采用從頭算分子動力學模擬固-固界面系統，形成高精度數據集的過程包括： S21.設置模擬參數，包括泛函的選取、分子動力學參數的設置、計算資源的配置； S22.基于步驟S21的配置對固-固界面系統執行模擬，包括： 對兩種材料的體相構型和表面構型分別執行模擬，模擬過程中的每一步輸出形成一幀單材料樣本，一幀單材料樣本包括一個體相構型或一個表面構型的總體勢能、原子受力和原子坐標數據； 對兩種材料的固-固界面構型執行模擬，模擬過程中的每一步輸出形成一幀異質界面樣本，一幀異質界面樣本包括固-固界面構型的能量、原子受力和結構坐標數據； S23.對單材料樣本和異質界面樣本進行篩選處理得到高精度數據集，其中異質界面樣本占比為80%； S3.采用高精度數據集對預訓練的MACE模型進行微調，采用物理約束損失函數進行優化得到初步機器學習勢函數模型； S4.對初步機器學習勢函數模型進行超參數調優，得到精調機器學習勢函數模型； S5.采用精調機器學習勢函數模型進行動力學模擬。

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