速度暴涨1000倍！扩散模型预测材料“炼金”过程，体系越复杂加速度越大

原文来源：量子位

图片来源：由无界 AI生成

用扩散模型预测化学反应，速度直接暴涨1000倍！

原本需要用计算机硬算几小时甚至一天，现在单个GPU用6秒钟就能搞定。

这是MIT和康奈尔大学联合搞出来的一项新研究，用扩散模型来预测化学反应中最关键的过渡态结构，不仅计算速度提升1000倍，结果也竟然意想不到得准确，相关研究工作发表在Nature Computational Science上：

其中，麻省理工学院的段辰儒博士是第一加通讯作者。此外，康奈尔大学博士生杜沅岂、麻省理工学院博士生贾皓钧以及麻省理工学院Heather Kulik教授为该论文的共同作者，目前研究已经被MIT News报道。

要知道，预测反应中的过渡态结构远非想象中简单——

由于能量较高，它存在的时间往往只有飞秒级，即秒的千万亿分之一。

因此，目前还没有一台实验设备能直接观察它，只能通过量子化学计算的方式来预测，计算量少则几小时，多则数天。

如今用扩散模型就能得到几乎一样的预测结果，这究竟是怎么做到的？

进一步地，用AI预测化学反应，又究竟可以被应用在哪些领域、起到哪些作用？

我们和论文的其中两位作者，来自MIT的段辰儒和康奈尔大学的杜沅岂聊了聊，探讨了一下这项研究具体的原理、背后潜在的应用方向以及关于AI for Science的一些思考。

如何用扩散模型预测化学反应？

首先，需要理解为啥过渡态是研究化学反应的关键。

自远古的“炼金术”以来，化学一直是一门了解和控制物质之间相互作用的学科，化学反应又是其中非常核心的概念。

通常来说，一个化学反应由三个东西组成：反应物、生成物和过渡态结构。

反应物和生成物大家都很熟悉了（如氢氧生成水），但实际上，二者之间的过渡态才是解释化学反应的关键——

作为化学反应过程中能量最高的状态，过渡态既能用来理解化学反应的机理、也能估算反应速率和能量。

一言以蔽之，要想真正搞懂、设计、优化并调控一个化学反应，就必须从过渡态结构下手。

所以，过渡态结构究竟要如何研究，又为什么需要用AI来做预测？

研究过渡态结构，不能只用分子结构来分析，而要更进一步研究它的3D构象。

分子结构，指为了便于理解化学反应，会人为构造出单双键这样的概念，并用键合关系、原子种类和数量来表示化学反应。

但要想真正精确计算化学反应的速率和能量，就必须要研究原子在3D空间中的位置关系（用3D坐标表示），即3D构象。只有对比原子在3D空间中的位置关系，才能进行量化分析，从而预测反应发生的过程。

然而，相比反应物和生成物，过渡态存在的时间非常短，甚至只有飞秒量级。

受限于实验设备精度，过渡态结构无法用肉眼直接观察，此前只能通过量子力学方法——薛定谔方程来计算。

薛定谔方程，量子力学中的基本方程，描述粒子在某段时间内的状态如何变化。

BUT，手搓薛定谔方程计算量巨大，一个苯环的化学反应可能都需要算上一周时间，尤其随着体系增大（原子数量变多等），计算量更是呈现出指数级增长的趋势。

虽然后来出现了密度泛函理论（DFT）等近似方法加速计算，但算起来还是很慢、有时候甚至因为收敛性的问题导致计算不出来，“成本很昂贵，出错率还高”。

为此，来自MIT和康奈尔大学的研究人员，想到用AI的方法来直接预测过渡态结构，以节省计算量。