分子之心AI模型QuantaMind登Science子刊，實現十萬原子級化學反應模擬

據報導，分子之心自主研發的反應性原子建模平台 QuantaMind 相關研究已發表於《Science Advances》。該研究首次將接近密度泛函理論（DFT）精度的反應性分子動力學，推進至數萬原子級生物體系與數十奈秒（nanosecond）時間尺度，解決了傳統計算化學在精度、速度與尺度上難以兼得的困境。 在運算效率方面，論文指出 QuantaMind 在 NVIDIA A100 80GB GPU 上的推論速度達 4.2×10⁻⁶ 秒/原子/步。在論文提交後的最新擴展測試中，推論速度進一步提升至 2.1×10⁻⁶ 秒/原子/步，成功將規模推進至十萬原子級與百奈秒尺度，使十萬原子級反應體系單位時間步的模擬計算耗時降至 0.25 秒（有報導對比指出，此舉相當於將傳統需 1300 萬天的計算量壓縮至 0.25 秒）。 研究團隊對 QuantaMind 進行了多層次驗證：在包含 17,792 個原子的 PET 水解酶體系中，完成了 6 奈秒的完整催化循環模擬，抽樣構型的原子力分量與 DFT 參考值的 Pearson 相關係數超過 0.99。此外，在 24,001 原子的水體系中模擬的質子擴散係數（0.87±0.10 Ų/ps）、9,999 原子水體系模擬 3 奈秒的自解離 pH 值（6.34±0.06），以及溶菌酶環境中第 15 位組氨酸殘基（His15）的 pKa 估算值（約 5.81），均與實驗測量值高度吻合。 此技術使化學反應從事後驗證轉為可在計算端提前推演的過程。在產業應用上，QuantaMind 已投入藥物研發，能捕捉關鍵殘基在不同 pH 值下的狀態切換，輔助 pH 敏感抗體與大分子設計。