韩国科研团队研发了化学驱动的图神经网络智能系统，，，可用于描述反应物和产物之间电子配置的净变化。。。该研究核心技术是设计了广义反应模板（GRT），，，，即一种仅描述基于原子映射的反应前后原子构型的局部变化
，，且没有特定原子类型或官能团信息的反应模板，，
，并利用人工智能技术自主研发“LocalTransform智能系统”来预测反应结果及反应产物。。。
。该系统通过全局注意力机制，，，，根据局部化学环境和选择性识别反应原子，，反应模板分类器预测最终反应转化，
，，，并提出******方案。。目前，，该系统利用美国专利商标局（USPTO）数据库，
，，预测准确率达90％以上。。
。
。

这项研究可进一步加快新分子的设计过程，，，，并有助于科研人员在人工智能、、神经科学、、化学交叉研究与融合发展等领域的探索。。
。该研究成果刊登在国际学术期刊《Nature Machine Intelligence》上。。。。

注：本文摘自国外相关研究报道，，
，文章内容不代表本网站观点和立场，，，仅供参考。。

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