📖 AI 总结

分子之心推出的反应性机器学习力场QuantaMind，试图打破分子模拟领域长期存在的“不可能三角”——精度、时间与规模难以兼得。该模型通过让AI学习5286个化学反应关键瞬间的数据、整合不同精度来源的计算数据，并针对薄弱构型迭代补课，从而在保持接近量子化学精度的同时，将模拟规模与时长大幅提升。在发表于《Science Advances》的研究中，QuantaMind对包含17792个原子的完整PET水解酶体系完成了6纳秒全程模拟，完整呈现质子转移、断键成键及整个催化循环，结果与实验高度吻合，与量子力学验证吻合度超过0.99。最新测试显示，其模拟规模已扩展至十万原子级，单张GPU即可运行，单步耗时约0.25秒。这一进展意味着AI正从预测静态分子结构走向模拟动态化学反应过程，有望将化学反应验证从实验室部分前移至计算机中，降低研发对超算集群的依赖。