AIR科研｜预训练框架Frad登Nature子刊， 开创分子性质预测新篇章

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            近日，清华大学智能产业研究院（AIR）兰艳艳教授、马维英教授课题组，联合中国科学院数学与系统科学研究院及北京智源人工智能研究院的多位专家教授，提出了一种创新性的分数去噪预训练框架（Fractional Denoising）。该自监督学习框架的独特之处在于它具有学习原子受力的物理可解释性，巧妙结合了化学先验知识设计噪声分布。这一策略有效提升了分子性质预测的准确性，使其在力预测、量子化学特性和结合亲和力任务中，取得领先结果。这一技术的突破为分子建模与药物设计等领域提供了新的研究路径，展现了在人工智能驱动的药物发现中的巨大应用潜力。该文章于 2024 年 9 月 18 日正式发表在顶级人工智能期刊《Nature Machine Intelligence》。             《Nature Machine Intelligence》为Springer Nature旗下的针对人工智能和机器学习在科学 ………………………………