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全球首个化学反应AI「考场」，7种MLIPs模型与SOTA生成式模型同场PK

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编辑 | ScienceAI过渡态（Transition State, TS）是化学反应的「关键帧」，就像群山中的最低隘口，决定了分子翻山越岭所需的能量和路径。然而，TS 的寿命仅有飞秒级（10⁻¹⁵ 秒），实验观测如同捕捉闪电一瞬——目前只能依赖量子化学计算来寻找。传统的密度泛函理论（DFT）虽能提供高精度结果，但单次 TS 搜索可能消耗数十至数千 CPU 时，面对成百上千反应节点的复杂网络，计算成本高得难以承受。

3/14/2025 3:22:00 PM ScienceAI

低成本、准确、稳健，各类分子通用，上海人工智能实验室开发MD模拟AI新方法

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编辑 | 绿萝机器学习原子间势（MLIP）因其兼顾高精度和高效率的优势，在材料、化学、生物学等领域的大尺度原子模拟研究中引起了广泛关注。然而，高性能 MLIP 依赖于大量标记数据，通过从头计算获取这些数据的成本很高。近日，上海人工智能实验室、复旦大学和清华大学的研究团队，提出了一种 MLIP 的几何学习框架 GPIP，利用未标记的构型来提高 MLIP 的性能。研究表明，GPIP 只需少量的计算成本即可显著提高 MLIP 的准确性和泛化性，并且与不同的不变或等变图神经网络架构兼容。该方法增强了 MLIP，并推进了分子

4/12/2024 2:33:00 PM ScienceAI

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