高阶等变图神经网络：攻克金属催化过渡态生成的AI瓶颈
精确构建复杂三维分子架构，始终是计算化学领域的核心挑战📚。过渡态（TS）作为决定反应动力学特征的瞬态构型，其获取过程长期以来一直是解析反应机理的最大阻碍。生成式人工智能技术为过渡态的自动化计算提供了全新的解决思路，但现有方法大多仅适用于简单体系，很难应对过渡金属催化这类高复杂度的化学环境⚙️。在本研究中，研究人员打造了一套通用的过渡态生成一体化方案🔍：该方案包含 UniTS‑Lib 数据集，其中收录了 4391 个高质量的过渡态几何构型，这些结构涵盖了 42 种化学元素以及多样的化学反应类型；与此同时，团
AI赋能MOFs材料智能设计与性能预测实战
线上特训AI赋能MOFs材料智能设计与性能预测实战课程时间：2026年04月18日-04月19日2026年04月25日-04月26日（4天线上直播+全程录播+社群答疑）1.课程导语金属有机框架材料（MOFs）作为新型多孔晶体材料，在气体存储分离、催化转化、能源储备及传感检测等领域应用前景广阔。但其结构组成复杂多变，依赖实验手段逐一验证效率低下，难以满足规模化开发需求。融合计算化学与智能算法，为MOFs材料的精准设计与效能提升开辟了新路径。借助量子化学计算、分子动力学模拟与机器学习技术，可深度解析海量MOF