韩国科研团队研发了化学驱动的图神经网络智能系统,可用于描述反应物和产物之间电子配置的净变化。该研究核心技术是设计了广义反应模板(GRT),即一种仅描述基于原子映射的反应前后原子构型的局部变化,且没有特定原子类型或官能团信息的反应模板,并利用人工智能技术自主研发“LocalTransform智能系统”来预测反应结果及反应产物。该系统通过全局注意力机制,根据局部化学环境和选择性识别反应原子,反应模板分类器预测最终反应转化,并提出最佳方案。目前,该系统利用美国专利商标局(USPTO)数据库,预测准确率达90%以上。
这项研究可进一步加快新分子的设计过程,并有助于科研人员在人工智能、神经科学、化学交叉研究与融合发展等领域的探索。该研究成果刊登在国际学术期刊《Nature Machine Intelligence》上。
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2025-2031年中国人工智能生成内容(AIGC)行业市场全景调查及战略咨询研究报告
《2025-2031年中国人工智能生成内容(AIGC)行业市场全景调查及战略咨询研究报告》共十二章,包含中国人工智能生成内容(AIGC)行业重点上市企业经营状况分析,2021-2023年中国人工智能生成内容(AIGC)行业投资潜力分析,对2025-2031年中国人工智能生成内容(AIGC)行业发展前景及趋势预测等内容。
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