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突破分子光谱预测瓶颈 新型AI模型为药物材料研发提速
2025年07月31日 10:53:30
来源：化工仪器网 作者：宋池 点击量：630
华东师范大学联合纽约大学、芝加哥大学研发新型AI模型EnviroDetaNet，突破分子光谱预测瓶颈。该模型基于E(3)等变神经网络架构，创新性地融合原子特性、几何结构与局域环境信息，高效提取分子特征，实现对有机分子光谱的快速精准预测。
分子光谱作为化学物质的独特“指纹”，在新药开发与功能材料设计中至关重要，但传统依赖量子化学计算的方法长期受限于计算成本高昂、效率低下的瓶颈，难以满足高通量筛选需求。
针对这一挑战，华东师范大学朱通教授、孙真荣教授团队联合纽约大学、芝加哥大学等机构，成功研发出新型人工智能模型EnviroDetaNet。该研究成果已于2025年7月1日发表于国际期刊《npj Computational Materials》。研究论文题为《Pretrained E(3)-equivariant message-passing neural networks with multi-level representations for organic molecule spectra prediction》
EnviroDetaNet基于创新的E(3)等变神经网络架构，通过整合分子的内禀原子特性、空间几何特征以及局域环境信息，高效捕获分子体系的局部与全局特征，实现了对有机分子多种光谱属性的快速、准确预测。
研究显示，相较于现有主流深度学习方法，EnviroDetaNet在多项光谱预测任务中展现出更高精度与更强泛化能力。该模型即使在训练数据量减半的条件下，仍能保持稳定可靠的预测效果，表现出卓越的数据效率和鲁棒性。
研究团队进一步引入大型分子预训练模型Uni-Mol，通过融合其海量先验知识与EnviroDetaNet的局部结构特征，实现了多尺度分子表示，显著提升了模型对不同化学环境的识别能力和整体预测性能。
该模型不仅为分子光谱计算提供了高效精准的新方案，更在加速药物候选分子筛选、提升功能材料性能评估效率等关键应用场景展现出广泛潜力。论文摘要指出，该模型在复杂分子体系的光谱预测中也表现优异，成为加速分子发现的强大工具。
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