AIGC動態歡迎閱讀

原標題：速度暴漲1000倍！擴散模型預測材料“煉金”過程，體系越復雜加速度越大丨MIT&康奈爾

關鍵字：化學反應,模型,結構,反應物,生成物

文章來源：量子位

內容字數：8042字

內容摘要：蕭簫 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI用擴散模型預測化學反應，速度直接暴漲1000倍！原本需要用計算機硬算幾小時甚至一天，現在單個GPU用6秒鐘就能搞定。這是MIT和康奈爾大合搞出來的一項新研究，用擴散模型來預測化學反應中最關鍵的過渡態結構，不僅計算速度提升1000倍，結果也竟然意想不到得準確，相關研究工作發表在Nature Computational Science上：其中，麻省理工學院的段辰儒博士是第一加通訊作者。此外，康奈爾大學博士生杜沅豈、麻省理工學院博士生賈皓鈞以及麻省理工學院Heather Kulik教授為該論文的共同作者，目前研究已經被MIT News報道。要知道，預測反應中的過渡態結構遠非想象中簡單——由于能量較高，它存在的時間往往只有飛秒級，即秒的千萬億分之一。因此，目前還沒有一臺實驗設備能直接觀察它，只能通過量子化學計算的方式來預測，計算量少則幾小時，多…

原文鏈接：點此閱讀原文：速度暴漲1000倍！擴散模型預測材料“煉金”過程，體系越復雜加速度越大丨MIT&康奈爾

聯系作者

文章來源：量子位

作者微信：QbitAI

作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破