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分子动力学（MD）模拟提供了对分子系统运动的准确描述，但是它们的计算需求在分子生物学和材料中的应用中构成了重大挑战。鉴于深度学习方法在各个领域的成功，一个及时的问题涉及是否可以利用这些方法来提高MD模拟的效率。为了研究这种可能性，我们引入了分子动力学语言模型（MDLMS），以使MD轨迹产生。在当前实施中，MDLM在蛋白质的简短经典MD轨迹上进行了训练，该蛋白质通过从广泛的MD数据集得出的内核密度估计来维持结构准确性。我们说明了在确定自由能景观为小蛋白质的情况下，该MDLM的应用，表明这种方法使发现构象状态可以在训练数据中降采样。这些结果为使用语言模型有效地实施分子动力学提供了初始证据。
分子动力学的语言模型
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