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(纯计算)美国Meta公司ACS Catal.: CatTSunami: 利用预训练图神经网络加速过渡态能量计算

计算材料学 2025-04-08 12:51
文章摘要
本研究背景是全球温室气体排放问题日益严重，迫切需要加速催化剂研发以支持可持续发展。研究目的是利用预训练图神经网络（CatTSunami）加速过渡态能量计算，从而提升催化剂研发效率。研究结论表明，该方法能以28倍加速在91%的情况下获得与密度泛函理论（DFT）相近的过渡态能量结果，并在实际应用中实现了1500倍的加速效果。此外，研究还构建了氨合成活火山模型，发现了更低能量的过渡态构型，为催化剂发现提供了更完整的构型空间处理方法。
(纯计算)美国Meta公司ACS Catal.: CatTSunami: 利用预训练图神经网络加速过渡态能量计算
查看文献： CatTSunami: Accelerating Transition State Energy Calculations with Pretrained Graph Neural Networks
查看期刊：ACS Catalysis
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