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新思科技大膽預測：2026 年，力場將使原子級模擬加速高達10,000 倍，開啟全新探索時代
「力場 (Force field)」一詞長期以來都是人們想像中的元素—— 在科幻故事中，它是守護太空船與超級英雄的無形護盾。然而，在科學探索的世界裡，力場扮演著截然不同的角色：它們是數學模型，讓我們得以窺探物質最深層的原子核心。
如今，隨著人工智慧 (AI)、GPU 加速與先進模擬平台的突破，力場正蓄勢待發，準備從科幻故事邁向主流技術研發，迎來一場顛覆性的變革。
事實上，我們預測在 2026 年，機器學習力場 (machine-learned force fields, MLFFs)，或稱機器學習勢能 (machine-learned potentials, MLPs)，將使原子級模擬的速度提升至現今量子理論方法，例如密度泛函理論 (Density Functional Theory, DFT) 的 10,000 倍。
更重要的是，這項驚人的突破將開啟探索與創新的新時代。
什麼是力場？
數十年來，原子級模擬 (atomistic simulation) 一直是推動材料科學、電子學與製藥領域重大進展的動力。
這些以電腦為基礎的模擬，其核心在於精確地建模原子間的交互作用。為了實現此目標，科學家通常會利用「力場」，一種定義原子間如何吸引、排斥、結合 (形成分子或晶體)，以及隨時間或外界影響演化的數學架構。力場藉由描述空間中每一點的作用力或位能景觀 (如環繞帶電粒子的靜電位能)，為電腦模型提供引導分子動力學的「互動規則」。
原子級模擬使研究人員得以探索化學催化過程中的反應、蛋白質摺疊路徑 (protein folding pathway)，以及材料對熱與壓力的反應等現象。能夠在投入昂貴且耗時的物理實驗之前，於虛擬環境中先行研究，對於創新材料、新藥與先進奈米元件的開發與優化至關重要。
然而，這些研究領域至今仍受限於一項根本瓶頸：精確度與運算可行性之間的權衡。
傳統力場使用固定公式與經驗參數來建模原子行為，對於簡單的系統而言，其具備高效且可靠的運算能力。然而，在處理複雜材料與化學反應時，傳統力場則顯得力不從心，缺乏推動尖端技術探索與創新所需的靈活性。
相較之下，基於密度泛函理論 (Density Functional Theory, DFT) 的模擬雖然能夠在量子層級精確地模擬原子間的交互作用，卻同時伴隨著高昂的運算成本。若採用傳統 DFT 方法，模擬數千個原子可能需耗時數天至數週，而涉及數十萬乃至數百萬原子的大規模擬真建模，則幾乎完全不可行。
幸運的是，近年來新型力場模型的出現，讓我們不再需要在精確度與運算可行性中做出妥協。
機器學習力場擷取大規模系統中的複雜原子交互作用
機器學習力場 (MLFFs) 的崛起
機器學習力場 (MLFFs) 代表原子級模擬與科學研究的顛覆性突破。
相較於仰賴僵化的預定義公式，機器學習力場運用人工智慧 (通常為深度神經網路)，以密度泛函理論 (DFT) 計算所得的量子力學資料 (quantum-mechanical data) 進行訓練。此種方法使模型能夠學習原子間交互作用的底層規律，並擷取主導分子行為的複雜能量景觀 (energy landscape)。在熟悉的化學環境中，這些模型不僅能夠實現接近密度泛函理論的精確度，還可以達到比傳統量子模擬快數千倍的運行速度。
不同於傳統力場，機器學習力場能夠適應新的化學環境，並隨著資料增加而重新訓練，使其在應對不斷演變的研究需求時展現更高的靈活性。
此一成果不僅代表模擬速度的大幅提升，機器學習力場更進一步使原子級建模在更廣泛的領域中變得更實際可行，賦予研究人員探索更真實場景的能力，並獲得過去難以取得的洞察見解。透過機器學習力場，研究人員得以：
- 模擬更大規模的系統，從數千個原子擴展至數百萬個原子
- 探索更長時間尺度，從皮秒 (picoseconds) 到奈秒 (nanoseconds) 甚至更久
- 建模複雜現象，例如熱傳導、機械失效、擴散與化學反應等
這些能力對於新一代材料與裝置的研發至關重要。
機器學習力場背後的技術引擎
機器學習力場的誕生與預期影響，源於近年來硬體與軟體的創新。我們所預測的 10,000 倍模擬速度提升，將由四大技術支柱驅動：
- 人工智慧 (AI)：機器學習力場從大量量子計算的預存資料集中學習原子間的交互作用，並能利用即時生成的合成訓練資料 (synthetic training data)，快速適應新的化學環境並進行微調。
- GPU 加速：多數機器學習力場的原生設計即可在 GPU 上運行。演算法、函式庫及硬體的持續進步，將進一步提升訓練與模擬速度。
- 網路化擴展 (Network-based scaling)：由於 GPU 記憶體仍是機器學習力場的主要限制因素，因此讓多個 GPU 無縫協作的高速互連技術變得至關重要——這不僅是追求效能提升，更是為了擴展模擬規模以處理更大型的系統。
- 先進模擬平台：例如 Synopsys QuantumATK 平台，結合多 GPU 架構上的機器學習力場以及先進原子級模擬演算法，並於單一靈活的 Python 介面中整合多種運算方法 (例如DFT)，讓使用者能夠輕鬆自訂工作流程，包含機器學習力場的主動學習與微調。
這些技術的普及，以及隨之而來的先進模擬技術大眾化，將成為研究與創新的福音。過去需要仰賴超級電腦或耗時數年手動作業來實現的任務，如今可透過 GPU 加速系統在數小時內完成。各行各業的科學家皆能藉由易於使用且具擴展性的專業軟體平台，輕鬆運用這些強大技術。
隨著越來越多新創公司、學術實驗室與企業採用這些能力，我們相信原子級模擬將成為研究開發的常規技術，正如數十年前電腦輔助設計 (computer-aided design, CAD) 成為機械工程的標準方法。機器學習力場在這場轉型中扮演關鍵角色，使化學反應、熱傳輸和其他複雜現象的大規模、高精度模擬成為可能，突破過往的研究界限。
Synopsys QuantumATK 透過大規模原子級模擬，加速半導體與材料研發
預期影響：從半導體到製藥
由 AI 驅動、GPU 加速的力場已在多個領域展現其影響力。有鑑於其模擬流程速度較密度泛函理論 (DFT) 等量子方法提升 10,000 倍，我們預期 2026 年將迎來多項重大突破：
- 先進晶片架構開發：機器學習力場使工程師能夠模擬複雜介面與低濃度雜質 (low-concentration impurities)，協助加速新一代晶片設計，並在晶片製造 (fabrication) 前驗證缺陷所帶來的影響。
- 新型電池材料發現：科學家正運用機器學習力場，以更高速度與精確度建模固態電解質介面 (solid-electrolyte interface) 與離子傳輸，促進電動車與電網儲能新化學材料的探索。
- 精準藥物設計：藥物開發人員以原子層級的細緻度模擬蛋白與配體 (protein-ligand) 間交互作用，快速且精確地篩選藥物候選，大幅縮短新藥發現週期。
模擬的未來已然來臨
由 AI 驅動、GPU 加速的力場為研究與創新帶來巨大潛力。當力場結合先進模擬平台，即能以遠低於傳統 DFT 方法的運算成本，實現原子交互作用的高精度建模。
2026 年將是此領域的重大變革之年—— 力場將重新定義原子級模擬的界限，使過去難以想像的建模與發現成為日常。隨著模擬流程速度提升 10,000 倍，研究人員與工程師將在材料科學、電子學、能源與醫學等領域開創嶄新局面。
高擬真模擬 (high-fidelity simulation) 應用於主流研發的時代已然來臨，其影響力將徹底改變全球各行各業的格局。