【資料圖】

韓國科研團隊研發了化學驅動的圖神經網絡智能系統，可用于描述反應物和產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“LocalTransform智能系統”來預測反應結果及反應產物。該系統通過全局注意力機制，根據局部化學環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，該系統利用美國專利商標局（USPTO）數據庫，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、神經科學、化學交叉研究與融合發展等領域的探索。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，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

知前沿，問智研。智研咨詢是中國一流產業咨詢機構，十數年持續深耕產業研究領域，提供深度產業研究報告、商業計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業咨詢服務。專業的角度、品質化的服務、敏銳的市場洞察力，專注于提供完善的產業解決方案，為您的投資決策賦能。

關鍵詞： 智能系統 投資決策 國際學術期刊

責任編輯：Rex_08