近日,我国科研团队的最新研究成果发表于《科学进展》(Science Advances):上海分子之心自主研发的AI驱动反应性原子建模平台QuantaMind,可让AI在原子尺度上完整呈现质子转移、化学键断裂与生成乃至完整酶催化循环的发生过程,将AI分子研发从"预测结果"推向"理解过程"。
据介绍,QuantaMind是一套反应性机器学习力场框架,核心是围绕反应过程重构数据组织与训练方法。与主流机器学习力场仅从平衡或近平衡构象中学习不同,该框架专门纳入非平衡构型与以过渡态为中心的反应数据,使模型覆盖反应前、中、后各类状态。其能力已通过从基础输运性质、罕见化学事件、蛋白质动态质子化到复杂酶反应的四组验证,形成跨基础化学与复杂生物分子反应的系统验证链。
研究人员表示,该平台有望成为分子研发的"数字试验场",将机制判断与方案优选前移到计算端,主要落地酶工程与生物制造、药物与生物分子研发两大场景,帮助相关行业从"改了再测"的试错模式转向"先算再测"的定向验证。
【AICOR 点评】从"预测结构"到"模拟反应过程",AI for Science跨过了关键一跳——以前AI给答案,现在AI给因果。这对生物医药和合成生物企业的研发管线是结构性利好:湿实验前移到计算端,意味着研发成本曲线被整体压扁。更宏观地看,这类"AI+垂直专业知识"的深度结合,正是下一个五年AI价值兑现的主战场,通用大模型竞赛的下一个落脚点也在产业纵深处。
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