不到一秒，锁定化学反应的“不归点”

本文介绍了化学研究中过渡态的重要性及其预测方法的局限性。过渡态是化学反应的关键节点，但由于其持续时间极短，传统量子化学计算方法需要消耗大量算力资源。为解决这一问题，研究团队开发了一种名为React-OT的机器学习模型，能够在不到一秒钟的时间内高精度预测过渡态。该模型利用反应物和生成物的中间位置作为出发点，大幅减少了计算时间和步骤，准确率提高了25%。此外，React-OT具有良好的泛化能力，可以应对不同类型的化学反应，包括大分子反应。研究团队还开发了用户友好的应用程序，方便其他科学家使用这一新方法。最终目标是设计出将自然资源转化为所需分子的过程。