原子 - AI在线

机器学习辅助催化剂设计，天大团队开发通用且可解释的描述符

编辑 | KX低成本、高效的催化剂高通量筛选对于未来的可再生能源技术至关重要。可解释的机器学习通过提取物理意义来加速催化剂设计，但面临着巨大的挑战。近日，天津大学巩金龙教授、赵志坚教授、张鹏教授团队开发了一种通用且可解释的描述符模型 ARSC，用于统一多种电催化反应的活性和选择性预测。该模型仅利用易于获取的内在属性，成功地解耦了双原子位点的原子属性（A）、反应物（R）、协同（S）和配位效应（C）。在 ARSC 的驱动下，研究人员可以快速找到各种产品的最佳催化剂，而无需进行 50,000 多次密度泛函理论计算。该模型

预测所有生物分子，David Baker 团队蛋白质设计新工具 RoseTTAFold All-Atom 登 Science

编辑 | ScienceAI在蛋白领域，华盛顿大学 David Baker 团队又带来了新进展。蛋白质是生命存在不可或缺的分子，但它们不是细胞中唯一的分子，参与生命过程它们必须与其他分子相互协作。近年来，AlphaFold 和 RoseTTAFold 等蛋白质结构预测算法，席卷了结构生物学领域。深度学习方法彻底改变了蛋白质结构预测和设计方式，但目前仅限于纯蛋白质系统。问题是，这些模型忽略了许多影响蛋白质结构的化学类型。「例如，许多生物学涉及蛋白质与小分子相互作用。」华盛顿大学教授 David Baker 说。「这是

时隔近50年，剑桥团队首次检测到量子自旋液体，研究登上《Science》

研究者使用量子模拟器检测到一种难以捉摸的物质状态：量子自旋液体，可用于量子计算机等技术的发展。