机器学习秒级预测化学反应过渡态结构

机器学习模型实现化学反应过渡态秒级预测

化学家设计新反应时，过渡态（反应不可逆转的关键点）的预测至关重要。传统量子化学计算方法虽能计算过渡态结构，但需耗费大量算力，单个反应预测往往需要数小时甚至数天。

某研究团队最新开发的React-OT机器学习模型彻底改变了这一局面。该模型通过线性插值生成过渡态初始估计值，仅需约5个计算步骤即可在0.4秒内完成高精度预测，准确率较前代模型提升25%，且无需经过置信度模型筛选。

技术突破与优势

React-OT模型的创新在于采用线性插值生成初始猜测：通过将每个原子在反应物和产物中的三维空间位置取中点，大幅提升初始估计精度。相比随机生成初始值的传统方法，这种策略使计算步骤从40次减少到5次，显著降低计算资源消耗。

模型在包含9000个化学反应的数据集上训练，不仅对训练集外的反应表现优异，还能准确预测带有侧链的大分子反应，适用于聚合反应等复杂场景。

应用前景

该技术可快速估算反应能垒，帮助化学家设计更高效的合成路径，将天然资源转化为药物、燃料等高价值化合物。目前已开发配套应用程序，研究人员输入反应物和产物即可获取过渡态结构预测。

团队正扩展模型能力，使其支持含硫、磷、氯等更多元素的反应预测。这项研究由美国陆军研究办公室、国防基础研究办公室等机构资助。

专家评价：该方法显著加速化学过程优化，降低高性能计算能耗，对计算化学研究具有广泛价值。
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