字节跳动ByteFF-Pol模型横空出世：AI赋能分子模拟，开启计算化学新纪元
【免费下载链接】byteff2 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/byteff2
近日，字节跳动对外发布了一款基于图神经网络（GNN）的极化力场模型——ByteFF-Pol。该模型实现了一项重大突破，即在无需实验数据校准的情况下，就能达到量子力学精度的分子性质预测。这一成果意味着人工智能技术在计算化学领域的应用迈入了新阶段，或将对传统药物研发和新材料设计的效率问题带来根本性的改变。
长期以来，传统分子力场模拟在很大程度上依赖实验数据，这使得它在面对复杂分子体系时，不仅精度难以保证，普适性也受到很大限制。而ByteFF-Pol模型采用深度学习架构，对力场参数化方式进行了重构。它能够直接从高精度量子力学计算数据中，自主学习分子间的相互作用规律。这种端到端的训练模式，不仅省去了传统方法中人工调整参数的复杂流程，还借助GNN对分子拓扑结构的精准建模，实现了对极化效应等关键物理过程的动态捕捉。
在性能测试中，ByteFF-Pol模型的优势十分明显。针对小分子液体体系的密度、扩散系数等热力学性质预测，以及电解质溶液的电导率等输运性质计算，该模型的预测误差比传统AMBER力场降低了40%以上，同时计算效率相比纯量子力学方法提升了近千倍。尤其在锂离子电池电解液模拟方面，模型成功地重现了离子溶剂化壳层的动态演化过程，这为高能量密度电池材料的设计提供了可靠的计算支持。
ByteFF-Pol技术的核心价值在于打造了量子力学原理与人工智能算法深度融合的新模式。通过将分子极化效应转化为可学习的图节点特征，模型能够自适应不同化学环境下的电子分布变化。这一特性让它在药物分子与靶点蛋白结合能预测、有机光电材料激发态性质模拟等前沿领域具备了独特的优势。项目负责人称，ByteFF-Pol将采用开源策略，以促进跨学科协作，目前相关代码与预训练模型已通过Gitcode仓库（https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/byteff2）向全球研究者开放。
随着计算化学进入智能驱动的时代，ByteFF-Pol模型的诞生为解决“计算精度 - 效率 - 普适性”这一三角难题提供了全新的思路。业内专家预计，该技术能够将药物研发周期缩短30%以上，并大幅降低新材料开发的实验成本。未来，随着模型在生物大分子体系模拟中的不断优化，它有望在蛋白质折叠机制研究、病毒抑制剂设计等生命科学前沿领域发挥关键作用，为精准医疗和可持续材料研发提供强大的动力。
【免费下载链接】byteff2 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/byteff2
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
