IXThinker·2025-06-26 18:40

DeePEST-OS通用機器學習勢 加速過渡態搜索

大連理工大學團隊在ChemRxiv預發表DeePEST-OS研究，以通用機器學習勢函數加速有機合成的過渡態搜索，服務藥物發現與材料設計。

研究背景

在有機合成領域，精準解析過渡態結構與反應勢壘是理解反應動力學的關鍵；傳統上依賴密度泛函理論（DFT）等計算方法，精度高但計算成本高昂，制約了大規模篩選。