武汉理工大学彭静获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于等变图神经网络的3D分子动力学预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116959590B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310535569.7，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于等变图神经网络的3D分子动力学预测方法及系统是由彭静;江池;张艺;刘洋设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于等变图神经网络的3D分子动力学预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于等变图神经网络的3D分子动力学预测方法及系统，该方法包括以下步骤：获取目标3D分子的数据集，以模拟3D分子在空间中的排布与运动状态；对模拟得到的3D分子结构进行聚合化，即根据化学键连接与否划分成粒子、杆和合页三种结构；将3D分子的几何张量信息投影为标量信息；将投影得到的标量信息通过等变图神经网络进行传递与聚合；利用聚合和更新结束后的标量信息通过等变图神经网络对3D分子的运动状态进行迭代更新，得到最终3D分子的动力学状态预测结果。本发明能够准确、高效的预测3D分子的动力学状态。
本发明授权基于等变图神经网络的3D分子动力学预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于等变图神经网络的3D分子动力学预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标3D分子的数据集，以模拟3D分子在空间中的排布与运动状态； 对模拟得到的3D分子结构进行聚合化；包括：将3D分子的粒子根据化学键连接与否划分成粒子、杆和合页三种结构，集中化结构外其他粒子对该粒子的作用力；且根据划分的不同，后续单独对每种结构进行预测处理，其中粒子为没有化学键链接的原子，杆为仅有一个化学键链接的粒子，合页为存有两个化学键链接的粒子； 将3D分子的几何张量信息投影为标量信息； 将投影得到的标量信息通过等变图神经网络进行传递与聚合； 利用聚合和更新结束后的标量信息通过等变图神经网络对3D分子的运动状态进行迭代更新，得到最终3D分子的动力学状态预测结果。
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