当化学家在设计新型化学反应时，他们需要掌握一个至关重要的信息，即反应的过渡态过渡态是反应过程中的关键节点，一旦反应达到这一点，就不可逆转　　准确理解过渡态，有助于化学家创造适宜的反应条件，从而推动期望反应的发生。

然而，目前预测过渡态和反应路径的方法往往非常复杂，需要需要消耗大量算力资源在一项新的研究中，一个研究团队最近开发出一种机器学习模型，能够在不到一秒钟的时间内高精度预测过渡态这一突破有望帮助化学家更高效地设计化学反应，进而合成各类有用的化合物，如药物和燃料。

　　  推测过渡态 　　过渡态是理解化学反应动力学和机制的核心，是一种存在于飞秒（10⁻¹⁵秒）尺度上的瞬态结构任何化学反应在发生前，都必须跨越一个能量阈值，达到过渡态由于持续时间极短，过渡态的特性或结构几乎无法通过实验直接观测。

为此，科学家通常结合量子化学计算与算法来推断过渡态　　然而，这种方法计算量巨大对于一个合理规模的反应，通常需要优化数千个过渡态候选结构，累积的量子化学计算次数可达数百万次，仅为获取单一过渡态的结构这与计算化学的初衷背道而驰：原本旨在通过计算帮助设计更可持续的反应流程，但寻找过渡态本身却消耗了大量能源和计算资源。

近年来，机器学习在加速过渡态预测方面展现出巨大潜力2023年，研究团队就提出了一种基于机器学习的过渡态预测策略这一方法较传统量子化学方法显著提速，但整体过程仍不够高效，因为它需要生成约40种不同结构，并通过一个“置信模型”筛选出最有可能的过渡态。

　　问题的关键在于，这一旧模型以随机猜测为起点，导致初始结构往往与真实过渡态相去甚远，从而需要大量重复计算才能逐步收敛　　  更高效的预测  　　在最新研究中，研究人员提出的React-OT模型则采用了截然不同的策略。

React-OT模型不再随机”瞎猜“过渡态，而是聪明地利用反应物和生成物的中间位置作为出发点，从而更快、更准确地预测过渡态凭借这一改进，React-OT模型大幅减少了所需步骤和计算时间在实验中，它仅需约5次迭代、约0.4秒即可完成过渡态预测，而且预测准确率比先前的方法提高了约25%。

更重要的是，新模型不再需要额外的置信度模型来筛选结果在训练React-OT时，研究人员使用了与之前模型相同的数据集，它包含了9000种反应物、产物和过渡态的结构，这些结构都是通过量子化学方法计算得到的，主要涉及小分子的有机或无机反应。

　　经过训练后，React-OT不仅在同一数据集中被刻意留出的、训练时未见的其他反应上表现出色，还能泛化到完全不同类型的反应上，即使这些反应类型在训练过程中从未出现过此外，它还能准确预测那些涉及更大分子的反应，即使这些大分子带有一些不直接参与反应的“侧链”，也不影响模型判断。

这一点非常重要比如在聚合反应中，通常参与反应的是大分子的一小部分能够在不同系统规模间保持良好预测性能，意味着这个模型可以应对各种各样的化学反应　　  广泛适用的化学体系  　　这样的结果表明，React-OT可作为一个真正实用的工具，直接被集成到现有的高通量计算筛选流程中，进而快速生成过渡态结构。

它显著加速了搜索与优化过程，不仅能更快得出结论，还能在高性能计算中节省大量能源　　此外，为了方便其他科学家应用这一新方法，研究团队还开发了一个用户友好的应用程序只要输入反应物和生成物结构，模型就能生成对应的过渡态，从而帮助估算反应的能量势垒，评估反应发生的可能性。

　　目前，研究团队正在扩展模型能力，以便它能处理包含硫、磷、氯、硅和锂等元素的分子间反应研究人员表示，他们的最终目标是能够设计出将丰富自然资源转化为所需分子（如材料或药物）的过程　　#参考来源：　　https://news.mit.edu/2025/new-model-predicts-chemical-reactions-no-return-point-0423。

　　https://www.nature.com/articles/s42256-025-01010-0　　#图片来源：封面图&首图：vackground / Pixabay