IXThinker·2026-05-12 09:20

機器學習勢函數加速有機合成過渡態搜索

大連理工大學研究人員在Nature Communications發表研究，提出基於反應性機器學習勢能RMLP的過渡態搜索新方法，並構建大型有機反應過渡態資料庫，突破傳統量子化學計算的耗時瓶頸。

過渡態搜索難題

在有機合成研究中，過渡態結構與反應能壘是理解反應動力學的關鍵，但傳統量子化學計算耗時且昂貴，成為反應路徑預測與合成路線評估的主要瓶頸。