【摘要】 科学指南针聚焦 2025 JACS 顶刊，深度解析机器学习与量化计算融合在电催化、固态电池、MOF 材料等领域的前沿应用，提供顶刊同款模拟计算服务。

 

【核心摘要】

  • 2025 JACS 顶刊集中验证机器学习 + 量化计算成为化学材料研究主流范式

  • 涵盖DPMD、MTL、GC-DFT、MACE-OFF四大核心技术，落地电催化、固态电池、MOF 材料多场景

  • 发现14 种新型锂超离子导体，模拟时长突破2000 ps纳秒级尺度

  • 科学指南针可复刻顶刊全套计算方案，提供量化模拟、机器学习力场、超算机时一站式科研服务

 

为什么 AI 赋能量化计算会引领化学研究新变革？

当前化学与材料科学领域正迎来机器学习与量化计算深度融合的关键发展阶段，2025 年《Journal of the American Chemical Society》（JACS）刊载的多项前沿成果，清晰展现出从传统静态结构分析，向长时间尺度模拟、复杂界面表征、高通量材料筛选与实验协同验证的新范式转型。科学指南针聚焦顶刊研究趋势，为科研工作者提供一站式模拟计算、超算机时与技术支持服务，助力高效落地顶刊同款研究方案。

 

如何利用 AI + 量化计算搭建前沿研究技术体系？

1.多尺度恒电位模拟 + 深度势分子动力学（DPMD）

依托深度学习构建高精度机器学习力场，突破传统从头算分子动力学（AIMD）时间尺度限制，实现2000 ps 以上纳秒级电化学界面动态过程捕捉，精准解析纳米团簇结构演化与配体脱附机制。

2.多尺度拓扑学习（MTL）框架

融合代数拓扑与无监督学习，提取多尺度拓扑特征，结合环密度、最小连通距离筛选指标，高效突破锂超离子导体材料发现瓶颈。

3.大正则系综密度泛函理论（GC-DFT）+ 机器学习采样

构建一体化理论框架，精准解析真实电化学工况下 Ni–N–C 单原子催化剂活性位点动态重构规律。

4.MACE-OFF 可迁移机器学习力场

基于第一性原理数据训练，实现有机分子、多肽、蛋白质体系高精度、低成本分子模拟。

 

2025 JACS 有哪些重磅前沿科研成果？

炔基保护银纳米团簇如何解析电化学结构演化？

采用多尺度恒电位模拟 + DPMD方法，揭示 Ag₁₅及掺杂银纳米团簇在电化学环境下，金属核心由有序八面体向无序结构转变、表面炔基配体断裂脱附的规律；掺杂元素通过调控配体脱附路径显著提升团簇稳定性，其中Ag₉Cu₆体系抗解离性能最优。

参考文献：

Sun, Fang, and Qing Tang. "Capturing Dynamic Core Reconstruction and Ligand Desorption of Atomically Precise Ag Nanoclusters with Machine Learning Force Field." Journal of the American Chemical Society 147.50 (2025): 46279-46290.

原文链接：

https://ersp.lib.whu.edu.cn/s/org/acs/pubs/G.https/doi/10.1021/jacs.5c15207

 

多尺度拓扑学习怎样加速锂超离子导体研发？

创新 MTL 框架实现高效特征提取与无监督聚类筛选，成功发现14 种新型锂超离子导体，其中4 种已获实验验证，大幅缩短固态电池关键材料研发周期。

参考文献：

Chen, Dong, et al. "Superionic ionic conductor discovery via multiscale topological learning." Journal of the American Chemical Society 147.24 (2025): 20888-20898.

原文链接：

https://ersp.lib.whu.edu.cn/s/org/acs/pubs/G.https/doi/10.1021/jacs.5c04828

 

大语言模型能为 MOF 材料研究带来哪些改变？

大语言模型（LLMs）实现 MOF 文献自动化整理、数据提取与知识挖掘，构建材料研发自动化流程，显著提升研究效率。

参考文献：

Ozcan, Aydin, et al. "Artificial Intelligence Paradigms for Next-Generation Metal–Organic Framework Research." Journal of the American Chemical Society 147.27 (2025): 23367-23380.

原文链接：

https://ersp.lib.whu.edu.cn/s/org/acs/pubs/G.https/doi/10.1021/jacs.5c08214

 

真实工况下如何定位 Ni–N–C 催化剂活性位点？

GC-DFT 与机器学习结合明确NiN₃C₁_H1为 CO₂电还原真实活性位点，阐明电位、氢吸附对催化选择性与活性的调控机制。

参考文献：

Han, Yulan, et al. "Uncovering the True Active Sites in Ni–N–C Catalysts for CO2 Electroreduction." Journal of the American Chemical Society 147.42 (2025): 38636-38646.

原文链接：

https://ersp.lib.whu.edu.cn/s/org/acs/pubs/G.https/doi/10.1021/jacs.5c12847

 

MACE-OFF 力场适用于哪些分子模拟场景？

突破传统经验力场精度与迁移性局限，支持分子晶体、液体、多肽折叠、蛋白质动力学等多场景高精度模拟。

参考文献：

Kovács, Dávid Péter, et al. "Mace-off: Short-range transferable machine learning force fields for organic molecules." Journal of the American Chemical Society 147.21 (2025): 17598-17611.

原文链接：

https://ersp.lib.whu.edu.cn/s/org/acs/pubs/G.https/doi/10.1021/jacs.5c15207

 

AI 量化计算技术能落地哪些科研应用价值？

AI 与量化计算融合技术已广泛应用于电催化、固态电池、MOF 材料、有机分子模拟等领域，实现催化剂理性设计、超离子导体高通量发现、生物分子高效模拟等核心目标。科学指南针依托顶刊技术体系，提供模拟计算、超算机时、方案定制服务，帮助科研团队降低计算成本、加速成果产出。

 

总结

2025 年 JACS 顶刊研究证实，机器学习 + 量化计算已成为驱动化学与材料科学突破的核心引擎。科学指南针持续追踪前沿技术动态，以专业服务支撑科研工作者落地顶刊研究方法，高效产出高水平科研成果。

 

常见问题解答 (FAQ)

Q：2025 JACS 主推的机器学习量化计算包含哪些核心技术？

A：核心包含深度势分子动力学 DPMD、多尺度拓扑学习 MTL、GC-DFT 耦合机器学习采样、MACE-OFF 可迁移力场四大技术，科学指南针可全套提供技术复刻与计算落地服务。

Q：机器学习量化计算相比传统模拟方法有哪些优势？

A：可实现2000 ps 以上长时间尺度模拟，高通量筛选出14 种新型功能材料，兼具第一性原理精度与经典动力学计算效率，科学指南针能定制适配不同体系的计算方案。

Q：科研团队如何快速落地 JACS 同款 AI 量化计算研究？

A：无需自建算力与模型，直接依托科学指南针专业平台，提供方案定制、模型训练、超算机时、数据解析全流程支持，快速开展顶刊级别科研研究。