大规模分子电子密度数据集EDBench发布，AI驱动分子建模迈入「电子级」时代

本文介绍了湖南大学等团队在NeurIPS 2025发布的大规模电子密度数据集EDBench。背景方面，传统分子建模方法主要关注原子结构，忽略了决定分子性质的电子分布，而获取电子密度数据成本高昂。研究目的旨在通过构建包含336万个分子的电子密度数据库，解决该领域数据匮乏问题，推动AI驱动的分子建模从"原子级"迈向"电子级"。结论显示，EDBench数据集在规模、精度和标注维度上实现突破，基于该数据集的AI模型在量子性质预测、跨模态检索和电子密度生成任务中表现优异，其中电子密度生成速度较传统DFT计算提升近1.8万倍，且生成数据在下游任务中表现更优，为药物设计和新材料开发提供了重要支撑。