计算机晶体设计方式或将革新 | 今日 Chemistry World

本文介绍了英国研究人员开发的一种基于Transformer架构的模型MCRT，用于快速预测分子晶体的物理性质。该模型在有机晶体数据库上完成训练，能够学习晶体的结构模式及其与实际性质之间的联系。传统的计算方法资源消耗巨大，而机器学习方法如SOAP和ACSF虽然能有效预测晶格能等特性，但存在计算内存占用大或忽略关键细节的问题。MCRT作为一种通用的基础模型，即便在数据稀缺的情况下也能轻松针对特定任务进行微调。研究团队使用剑桥结构数据库的706,126个实验晶体结构对MCRT进行了预训练，模型融合了多模态特征，具备一定的可解释性。专家认为该模型在数据稀缺场景中表现优异，为功能性有机晶体的计算设计带来了新的可能性，并可能彻底改变现代化学研究的开展方式。