浙江大学计剑教授、张鹏研究员团队 Nat. Comput. Sci.：让AI读懂高分子结构 - 实现更精准的高分子材料性质预测

背景：人工智能在化学研究中展现出强大潜力，但在高分子科学领域应用受限，主要由于数据稀缺、结构复杂且现有模型简化处理忽略高分子长链和周期性特征。研究目的：浙江大学团队开发周期性感知深度学习框架PerioGT，通过结构感知自监督预训练和模块化图构建策略，提升高分子性质预测的准确性和泛化能力。结论：该模型在16个性质预测任务中超越现有AI模型，案例研究证实其在抗菌高分子发现中具有83%的成功率，为高分子科学提供高效通用建模范式。