分子之心 QuantaMind 登 Science Advances，讓 AI 給分子世界「拍電影」
為何重要
擁有 AlphaFold 團隊背景的創始人許錦波，今次將技術視角從分子結構預測深化至動態反應模擬，證明瞭 AI 在複雜生物物理過程中的通用適應性；這對研發週期長、試驗成本高的製藥產業而言，意味著 AI驅動的「計算藥物發現」正從結構層面進入更真實的動態機理分析與引數最佳化階段。
- 精準與規模兼顧：AI 模型 QuantaMind 突破分子模擬長期的「不可能三角」，現可於單張 GPU 上精確模擬超過 10 萬原子，並將能量穩定性提升至能連續模擬數百納秒。
- 動態反應模擬：在包含 17,792 個原子的 PETase 蛋白質模型中，模型能完整重現質子轉移、鍵斷鍵結及催化迴圈，與量子力學計算驗證值的偏差小於 0.01，且單步計算僅需約 0.25 秒。
- 開源與生態整合：團隊使用 5,286 組化學鍵斷裂與形成資料進行訓練，未針對特定反應微調，現已與公司 MoleculeOS 系統整合，並已應用於抗體設計與酶工程的可控生成。