分子之心最新反应性机器学习力场QuantaMind正在推进计算尺度。最新扩展测试中，QuantaMind已能以接近量子化学计算的精度模拟十万原子级体系数百纳秒的反应，单步计算耗时仅约0.25秒。发表于《Science Advances》的研究中，它已在一个包含17,792个原子的完整PET水解酶体系中连续模拟6纳秒，让质子转移、断键、成键直到完整酶催化循环在计算机中逐步发生。

分子模拟领域长期存在精度、时间、规模不可兼得的“不可能三角”。高精度量子力学方法计算量巨大，通常只能算几百上千个原子、极短瞬间；传统分子模拟可跑数万乃至百万原子，但假设分子结构固定，看不见酶催化、酸碱反应这类成键断键过程。近年兴起的AI分子模拟模型多依赖分子稳定状态数据训练，遇到化学反应容易露怯，且大型生物体系长时间模拟难以维持稳定。

针对上述短板，QuantaMind做了三件事：用5,286个化学反应关键瞬间数据训练模型，让AI见过化学键断裂与形成；将不同来源、不同精度计算数据的“风格”作为特征学入，并按数据质量分配权重；针对特定蛋白质和酶体系，先跑模拟再对AI拿不准的构型做高精度计算补充训练，循环迭代。同时，模型长时间模拟中总能量漂移极小，可稳定支撑数百纳秒连续模拟而不崩溃。

在真实生物环境测试中，QuantaMind将一种蛋白质放入接近真实实验条件的缓冲液环境运行20纳秒，让关键位置自行“接”或“放”质子，估算的临界点5.81与核磁共振实验值5.5接近。在PETase完整体系模拟中，所有原子由AI直接计算，不预设任何反应路径，完整跑通酶催化全过程，结果与实验高度一致。论文还从各阶段随机抽取构型用量子力学级别方法验证，吻合度超过0.99。