OpenGEM26数据集与GPTFF-mol力场发布，含硫氯有机分子模拟误差降至0.82 meV/原子
7月23日，研究团队在arXiv发布OpenGEM26大规模分子数据集（20万独特分子、440万构象）及图神经网络势GPTFF-mol，能量平均绝对误差16 meV/分子（0.82 meV/原子），力预测优于ANI-2x，可高效模拟含硫氯有机分子。
分子模拟
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Drift-React：SE(3)等变生成模型实现化学反应路径一步预测，速度提升数个数量级
瑞士研究团队开发了Drift-React框架，利用SE(3)等变生成模型从反应物和产物几何结构出发，仅需一次前向传播即可预测完整的化学反应路径和过渡态。该方法在Transition1x和Halo8数据集上验证，生成的最低能量路径（MEP）物理一致且准确捕捉能量瓶颈。对于过渡态预测，Drift-React达到了与最先进迭代模型相当的亚埃级精度，同时实现了数个数量级的加速，为大规模反应网络探索清除了关键计算瓶颈。
南佛罗里达大学破解碳黑增强橡胶百年之谜，发现泊松比效应是核心机制
南佛罗里达大学David Simmons教授团队通过1500次分子动力学模拟（相当于15年计算时间），揭示了碳黑增强橡胶强度提升的根本机制：碳黑颗粒阻止橡胶拉伸时变薄，迫使体积膨胀，产生自对抗效应。该发现发表在《PNAS》，有望改变全球2600亿美元轮胎产业的试错式研发模式。
PROBE方法实现机器学习原子势可靠性概率预测，性能随骨干网络表达力增强而提升
研究提出PROBE（Post-hoc Reliability from Backbone Embeddings）方法，将机器学习原子势（MLIP）不确定性量化重构为选择性分类问题。通过在预训练MLIP的冻结原子表征上训练紧凑判别分类器，PROBE生成单调跟踪实际误差的每预测可靠性概率，性能随骨干表达力增强而提升，且是后验和架构无关的。