研究人员在超级计算机上进行了分子模拟。他们分析了水分子如何移动，并在不同水温和压力下表征了液体结构，模拟了高密度和低密度液体之间的相分离。他们还使用机器学习算法计算了水分子之间相互作用的能量，该模型执行计算的速度明显快于传统技术，从而使模拟能更有效地进行。

测试的一些条件非常极端，这些条件并不天然存在于地球上，但可能存在于太阳系的各种水环境中。因此，这些发现可帮助研究人员更好地解释和预测水的奇怪和复杂的物理化学特性，为水在工业过程中的使用提供更有意义的信息，也有助科学家开发出更好的气候模型。

信息来源：

https://chbe.gatech.edu/news/2022/12/using-machine-learning-better-understand-how-water-behaves

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.129.255702

科技日报. 刘霞. http://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2022-12/20/content_546280.htm?div=-1