神經網絡勢能已被評選為“2024年度IUPAC化學領域十大新興技術”之一。IUPAC全稱為國際純粹與應用化學聯合會，是全球最大、最具權威性的化學組織，也是國際科學理事會（ISC）的成員組織。IUPAC自2019年起每年發布“十大新興技術”，希望在全世界范圍內遴選出能夠改變當前全球化學與工業界格局的潛力創新技術，以推動實現聯合國可持續發展目標。
神經網絡勢能又稱神經網絡勢，簡稱NNPs，是一類利用機器學習技術從量子化學數據中學習分子間相互作用的模型。
根據新思界產業研究中心發布的《
2024-2028年中國神經網絡勢能（NNPs）行業市場供需現狀及發展趨勢預測報告》顯示，神經網絡勢能可以捕捉到更復雜的相互作用模式，與傳統勢能模型相比，具有計算效率較高、預測誤差小、靈活性高、精度高、可靠性強等優勢。神經網絡勢能具有創新性，在地球科學、材料科學、藥物開發、分子模擬、化學反應機理研究等領域具有巨大開發潛力。
神經網絡勢能的構建分為多個步驟，涉及到初始結構的選擇或設計、批量結構生成及訓練、密度泛函理論（DFT）計算、機器學習模型訓練、機器學習勢（MLP）模型開發、MD模擬等。通過機器學習優化的神經網絡勢能，在準確性、計算成本、計算效率等方面具有明顯優勢。
機器學習是一種高新技術，集合了多門學科于一體。近年來，機器學習技術發展迅速，在汽車、零售、家居、醫療、教育、工業等領域應用越來越廣泛，2023年，我國機器學習開發平臺市場規模超過35億元。機器學習技術發展，為神經網絡勢能構建奠定了技術基礎。
神經網絡勢能可分為第一代神經網絡勢能（1995年提出）、第二代神經網絡勢能（2007年提出）、第三代神經網絡勢能、第四代神經網絡勢能。第三代神經網絡勢能是在第二代的基礎上增加了對原子電荷的預測，局限性是其忽略了長距電荷轉移，第四代神經網絡勢能解決了第三代的局限性，能更好地重現DFT的電荷預測，預測誤差更小。
新思界
行業分析人士表示，神經網絡勢能概念雖簡單，卻具創新性，具有加速新物質發現和開發過程的潛力，在材料設計、藥物開發、地球科學、分子模擬等領域應用空間廣闊。目前神經網絡勢能已積累了一定的研究成果和應用經驗，機器學習技術的發展使其實用性進一步增強，未來隨著相關問題得到解決，神經網絡勢能將得到更廣泛應用。
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