韓國科研團隊研發(fā)了化學驅動的圖神經(jīng)網(wǎng)絡智能系統(tǒng),可用于描述反應物和產(chǎn)物之間電子配置的凈變化。該研究核心技術是設計了廣義反應模板(GRT),即一種僅描述基于原子映射的反應前后原子構型的局部變化,且沒有特定原子類型或官能團信息的反應模板,并利用人工智能技術自主研發(fā)“LocalTransform智能系統(tǒng)”來預測反應結果及反應產(chǎn)物。該系統(tǒng)通過全局注意力機制,根據(jù)局部化學環(huán)境和選擇性識別反應原子,反應模板分類器預測最終反應轉化,并提出最佳方案。目前,該系統(tǒng)利用美國專利商標局(USPTO)數(shù)據(jù)庫,預測準確率達90%以上。
這項研究可進一步加快新分子的設計過程,并有助于科研人員在人工智能、神經(jīng)科學、化學交叉研究與融合發(fā)展等領域的探索。該研究成果刊登在國際學術期刊《Nature Machine Intelligence》上。
注:本文摘自國外相關研究報道,文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場,僅供參考。
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2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報告
《2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報告》共十二章,包含中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析,2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)投資潛力分析,對2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測等內(nèi)容。



