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突破分子光譜預測瓶頸 新型AI模型為藥物材料研發(fā)提速
2025年07月31日 10:53:30 來源：化工儀器網 作者：宋池 點擊量：637

華東師范大學聯(lián)合紐約大學、芝加哥大學研發(fā)新型AI模型EnviroDetaNet，突破分子光譜預測瓶頸。該模型基于E(3)等變神經網絡架構，創(chuàng)新性地融合原子特性、幾何結構與局域環(huán)境信息，高效提取分子特征，實現(xiàn)對有機分子光譜的快速精準預測。

　　分子光譜作為化學物質的獨特“指紋”，在新藥開發(fā)與功能材料設計中至關重要，但傳統(tǒng)依賴量子化學計算的方法長期受限于計算成本高昂、效率低下的瓶頸，難以滿足高通量篩選需求。
 
 
　　針對這一挑戰(zhàn)，華東師范大學朱通教授、孫真榮教授團隊聯(lián)合紐約大學、芝加哥大學等機構，成功研發(fā)出新型人工智能模型EnviroDetaNet。該研究成果已于2025年7月1日發(fā)表于國際期刊《npj Computational Materials》。研究論文題為《Pretrained E(3)-equivariant message-passing neural networks with multi-level representations for organic molecule spectra prediction》
 
　　EnviroDetaNet基于創(chuàng)新的E(3)等變神經網絡架構，通過整合分子的內稟原子特性、空間幾何特征以及局域環(huán)境信息，高效捕獲分子體系的局部與全局特征，實現(xiàn)了對有機分子多種光譜屬性的快速、準確預測。
 
　　研究顯示，相較于現(xiàn)有主流深度學習方法，EnviroDetaNet在多項光譜預測任務中展現(xiàn)出更高精度與更強泛化能力。該模型即使在訓練數(shù)據(jù)量減半的條件下，仍能保持穩(wěn)定可靠的預測效果，表現(xiàn)出卓越的數(shù)據(jù)效率和魯棒性。
 
　　研究團隊進一步引入大型分子預訓練模型Uni-Mol，通過融合其海量先驗知識與EnviroDetaNet的局部結構特征，實現(xiàn)了多尺度分子表示，顯著提升了模型對不同化學環(huán)境的識別能力和整體預測性能。
 
　　該模型不僅為分子光譜計算提供了高效精準的新方案，更在加速藥物候選分子篩選、提升功能材料性能評估效率等關鍵應用場景展現(xiàn)出廣泛潛力。論文摘要指出，該模型在復雜分子體系的光譜預測中也表現(xiàn)優(yōu)異，成為加速分子發(fā)現(xiàn)的強大工具。
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