美國麻省理工學院科研團隊開發出一種基于機器學習的方法，可以更快的計算化學反應過程中的過渡態，幫助化學家設計新的化學反應和催化劑。

新計算方法使用“擴散模型”來表示兩種相對于彼此任意方向的反應物，該模型可以了解哪種類型的過程最有可能產生特定的結果。科研人員在大約1,000個以前從未見過的反應上測試了模型。結果表明，與使用量子技術生成的過渡態結構相比，這些解決方案的精確度在0.08埃以內，每個反應的計算過程只需幾秒鐘。

盡管科研人員主要針對涉及原子數量相對較少（整個系統最多23個原子）的化合物反應來訓練模型，但他們發現它也可以對涉及較大分子的反應做出準確預測。科研人員計劃擴展模型，納入催化劑等成分，研究特定催化劑能在多大程度上加速反應。

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