由中国科学院院士和中国工程院院士（简称两院院士）投票评选的2020年中国十大科技进展新闻1月20日在京揭晓。深度势能（Deep Potential，DP）团队领衔的「机器学习模拟上亿原子：中美团队获2020高性能计算应用领域最高奖项戈登贝尔奖」入选。
两院院士评选年度中国、世界十大科技进展新闻的活动至今已举办了27次，具有极高权威性和影响力。该活动由中国科学院、中国工程院主办，中国科学院学部工作局、中国工程院办公厅、中国科学报社承办。
评选组织方介绍，该成果通过高性能计算和机器学习将分子动力学极限提升了数个量级，达到了上亿原子的体系规模，同时仍保证了「从头算（ab initio）」的高精度，且模拟时间尺度较传统方法至少提高1000倍。
上述获2020戈登贝尔奖的研究团队成员包括：中国科学院计算技术研究所副研究员贾伟乐， 北京应用物理与计算数学研究所副研究员王涵，北京大学工学院助理教授陈默涵，北京大学工学院硕士生路登辉，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）副教授林霖，普林斯顿大学化学系教授 Roberto Car，中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南，以及北京大数据研究院研究员张林峰。他们也都是DP开源社区的核心成员，该社区的目标是为全球分子模拟领域的科研人员和爱好者打造开放的互动交流平台。
鄂维南院士介绍成果意义
在介绍该研究成果的意义时，中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示：“这是历史上第一次，把第一性原理精度的分子动力学真正做到大规模；从科学计算的角度讲，这也是人们第一次把机器学习、科学计算、高性能计算整合在一起，发挥到极致。这是我们近几年来极力推动的科学智能——AI for science的一个非常典型的案例。这个工作的主要部分，是由贾伟乐、张林峰等这样的年轻人做出来的。这也反映了人工智能这个领域的一个重要特点——年轻人是创新的主力。”
孙凝晖院士介绍成果意义
中国工程院院士，中国科学院计算技术研究所学术所长孙凝晖则指出了该成果对未来科学发现的意义：“高性能计算的一个主要用途是科学发现。有了高性能计算，科学发现从原来的实验科学到理论推导，就有了以计算科学为主的第三范式和以数据为基础的第四范式。贾伟乐博士等人完成的基于第一性原理的大规模计算创造了一种新的范式，就是把物理原理、传统的计算和基于数据的人工智能结合起来，把第一性原理的规模做得很大。这使得我们可以运用第一性原理这种非常精准的方法来寻找新的材料，在更大的尺度上，可以找新的化学的分子结构，以至于生物大分子结构，进而用到新药物的设计上，这个意义是非常大的。”
迟学斌研究员介绍成果意义
中科院计算机网络信息中心副主任迟学斌评价道：“贾伟乐等人的工作是国际上首次利用HPC+AI和物理模型相结合的方式，在保证精度的前提下，将第一性原理分子动力学方法在时间和空间尺度上分别提高了几个数量级。这一工作展示了HPC+AI与科学问题融合的重要性，也是鄂维南院士近几年推动的‘科学智能’方向的一个很好的例证。”
未来，作为深度势能范式的核心——基于深度学习的分子动力学模拟通过高性能计算和机器学习的有机结合，将精确的物理建模带入了更大尺度的材料模拟中，有望在将来为力学、化学、材料、生物乃至工程领域解决实际问题发挥更大作用。
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