圖神經網絡隱式溶劑模型 免量子參考數據訓練
分子構象深受溶劑環境影響,準確建模環境效應是計算化學的難題。新研究提出以圖神經網絡構建隱式溶劑模型,把經典相互作用知識遷移至量子化學體系,繞過昂貴的參考計算。
知識遷移策略
現有機器學習隱式溶劑模型的發展,受制於量子化學參考數據的高昂成本。研究團隊提出新穎策略:把從經典分子間相互作用學到的知識遷移至量子化學體系,無需量子力學/分子力學參考計算或實驗數據即可完成訓練。


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