清华大学和人民大学的研究团队提出了UniSim,一个统一的生物分子时间粗化动力学模拟器。该方法通过去噪和力场混合预训练,能够高效模拟小分子、多肽和蛋白质的动态行为,提升了分子模拟的效率和准确性。UniSim在ICML 2025上发表,推动了深度学习在分子模拟领域的应用。
Radical AI发布了TorchSim,这是一个基于PyTorch的原子模拟引擎,速度比传统框架快100倍,支持机器学习模型,具备自动批处理和GPU内存管理,适用于学术和工业应用。TorchSim开源,兼容现有工具,简化了模拟流程。
量子计算机是一种强大的计算机,能够破解密码、模拟分子和革新医学和材料科学等领域。它使用量子比特(qubits)代替传统计算机的比特,能够同时进行多个计算。尽管面临一些问题,但研究人员正在克服障碍,未来可以期待看到更强大的量子计算机。它们将对医学、金融和人工智能等领域产生深远影响。
该研究使用深度学习生成模型预测蛋白质设计,通过分子模拟验证展示出设计的蛋白质在力学性质方面的新颖性和达到的目标力学特性。
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