不过，经典分子动力学采用分子系统的简化表示，实现长时间构象变化的快速模拟速度，但准确性较低。相比之下，像密度泛函理论这样的量子力学模型提供了自下而上的计算，但对于大生物分子来说，计算成本过高。

西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 历时四年，微软亚研院AI for Science团队发布AI驱动的从头算（ab initio）生物分子动力学模拟系统。 直接登上Nature正刊。

最近，微软研究院开发的AI²BMD登上了Nature。这是生物分子动力学（MD）模拟中，继经典MD和量子力学之后，首个成功地兼顾了模拟效率和精度的开创性方法！AlphaFold之后，AI在生化科学领域带来的革新仍在继续。