一個創新的範式在化學領域崛起。 新的化學反應的不可逆轉點預測模型為研究者打開了迷人的前景。它建立了機器學習與計算化學之間的協同作用，革命性地改變了我們對能量轉變的理解。
快速估計這些臨界狀態的能力優化了反應設計，這對合成複雜化合物至關重要。*該模型以其速度和精確性脫穎而出*，從而促進了藥物和燃料的創造。
可持續的化學未來 透過這一重大進展變得可想像。
React-OT介紹
麻省理工學院的研究人員開發了一個名為React-OT的機器學習模型，能夠快速預測化學反應的不可逆轉點。該模型超越了傳統技術的局限，能在不到一秒的時間內提供精確的預測，從而幫助化學家設計化學反應和開發有用的新化合物。
轉變和反應狀態
每一個化學反應都必須經歷過渡狀態，這是一個關鍵步驟，能量在此階段達到反應所需。這些狀態是過渡的且難以觀察，導致其研究十分艱難。目前，基於量子化學的計算方法可以對這些狀態進行建模，但需要大量的計算資源和長時間的計算。
麻省理工學院的進展
新的研究模型React-OT受到一個先前模型的啟發，但它採用了一種更高效的方法。React-OT不是生成多個隨機結構以找到最佳過渡狀態，而是從基於線性插值的估算開始。這種方法確定了反應物和產物之間的原子位置，為預測奠定了堅實基礎。
可靠的結果及精度
試驗顯示，React-OT大約需要五個步驟來生成一個預測，將計算時間顯著縮短至約0.4秒。這一模型的結果也更加精確，較之前的預測提高了25%的準確性。這一性能增益使其成為適合於高通量篩選工作流程的工具。
實用應用與普及化
研究是在一個包含9,000個化學反應的反應物、產物和過渡狀態結構數據集上進行的。React-OT在未包含在學習集中的反應上表現出色，展現了其適應各種系統的能力。這種靈活性對於處理各種化學反應至關重要，包括涉及大分子的反應。
未來展望
研究人員計劃擴展React-OT的能力以預測其他化學反應的過渡狀態，並整合硫、磷和鋰等元素。馬庫斯·賴赫教授強調，這一進展可能顯著加快計算化學的研究，優化研究和開發的流程。
科學家可及的工具
已設計一個應用程序，使科學家能夠使用React-OT，提供反應物和產物以生成過渡狀態。這一工具可快速計算反應的能量障礙，由此提供其可行性的估算。這一發展可能徹底改變化學家設計新化學反應的方式，為更可持續和高效的過程鋪平道路。
常見問題解答
化學反應中的不可逆轉點是什麼？
不可逆轉點，或過渡狀態，是化學反應中反應物開始轉化為產物的關鍵時刻，此時不可能回溯。
新模型如何預測化學反應的不可逆轉點？
該模型使用機器學習技術來估算過渡狀態的結構，依賴量子化學計算來識別最可能的原子配置。
該模型的預測速度相比傳統方法如何？
該模型能在不到一秒的時間內進行預測，而傳統方法可能需要幾個小時甚至幾天。
這一模型對化學反應設計有何影響？
該模型促進了可持續化學反應的設計，使得天然資源能夠轉化為有用的分子，如藥物或燃料。
這一模型能否應用於複雜反應？
是的，該模型已在大型數據集上進行訓練，能夠準確預測涉及不同分子大小的反應中的過渡狀態，包括巨分子。
這一新預測模型的準確性如何？
該模型比之前的預測方法提高了約25%的準確性，使其成為化學家的更有效工具。
這一模型如何惠及計算化學研究？
通過加速研究和優化過程，該模型能減少計算密集型過程中能源和資源的消耗，從而對各類計算化學研究帶來益處。
該模型能否預測涉及特定元素的過渡狀態，如硫或磷？
研究人員目前正在努力訓練該模型以包括涉及其他元素的反應，如硫、磷、氯、矽和鋰。
