L’applicazione di algoritmi di machine learning (ML) nell’ambito della dinamica molecolare (MD) è un campo di ricerca in continua espansione, pieno di sfide da affrontare ma che promette, grazie ai continui progressi, di rivoluzionare il modo con cui le molecole sono studiate in silico. In questo lavoro si è scelto di utilizzare i risultati di simulazioni MD di proteine per la costruzione di modelli surrogati di ML basati su reti neurali. Le reti neurali sono state utilizzate per predire proprietà legate all’evoluzione nel tempo della proteina simulata, ad esempio le coordinate degli atomi dopo un certo numero di passi di integrazione, le forze istantanee agenti su una conformazione specifica e le forze medie.