一种构建用于生物体系的机器学习力场的方法、设备、介质及程序产品

本申请的目的是提供一种构建用于生物体系的机器学习力场的方法、设备、介质及程序产品，该方法包括：基于第一生物体系，进行分子动力学模拟，获取相应的多个帧信息；利用分子切割算法，确定每个帧信息对应的多个结构信息；利用量子化学方法计算每个结构信息对应的体系性质信息；基于所述每个结构信息对应的体系性质信息，确定相应的第一样本数据集；利用所述第一样本数据集，训练获取第一机器学习力场。通过该第一机器学习力场进行生物体系的研究模拟，可以在保障计算精度的同时，提升计算效率。并且，本申请采用分子切割算法针对各帧信息获得大量结构信息来组成训练数据，进一步提升机器学习力场的泛化能力与预测精度。