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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

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

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

优于3D模型，成功率达90.6%，基于扩散的生成式AI从2D分子图探索过渡态

优于3D模型，成功率达90.6%，基于扩散的生成式AI从2D分子图探索过渡态

TSDiff 预测分布的概念说明。（来源：论文）编辑 | X过渡态（TS）探索对于阐明化学反应机制和动力学建模至关重要。最近，机器学习模型在 TS 几何形状（geometries）预测方面表现出了卓越的性能。然而，它们通常需要反应物和产物的 3D 构象，并以其适当的方向作为输入，这需要大量的努力和计算成本。近日，韩国科学技术院（KAIST）的研究人员提出了一种基于随机扩散方法的生成方法，即 TSDiff，用于仅从 2D 分子图预测 TS 几何形状。TSDiff 在准确性和效率方面均优于现有的具有 3D 几何形状的

1/11/2024 5:27:00 PM ScienceAI

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