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龍圖騰網獲悉鵬城實驗室申請的專利分子動力學模擬加速方法、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117116368B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310976931.4，技術領域涉及：G16C10/00；該發明授權分子動力學模擬加速方法、電子設備及存儲介質是由李澤婷;任智祥;田永鴻設計研發完成，并于2023-08-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本分子動力學模擬加速方法、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了分子動力學模擬加速方法、電子設備及存儲介質，涉及生物信息技術領域，其中訓練方法包括：獲取目標分子基于力場的目標運動軌跡信息；根據所述目標運動軌跡信息，生成每幀原子位置對應的目標內坐標；其中，所述目標內坐標用于表征每個原子之間的依賴關系；將所述目標內坐標輸入至預設的所述自編碼器進行降維處理，得到目標隱藏向量；將所述目標隱藏向量集輸入至預設的時序模型中，得到分子動態變化過程；其中，所述時序模型為Transformer模型。本申請使用Transformer模型代替現有RNN模型對分子時序隱藏向量動態過程進行建模，能夠提高模型的推理速度，從而提高了計算效率。

本發明授權分子動力學模擬加速方法、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種分子動力學模擬加速方法，其特征在于，包括： 獲取目標分子基于力場的目標運動軌跡信息； 根據所述目標運動軌跡信息，生成每幀原子位置對應的目標內坐標；其中，所述目標內坐標用于表征每個原子之間的依賴關系； 將所述目標內坐標輸入至預設的自編碼器進行降維處理，得到目標隱藏向量； 將所述目標隱藏向量集輸入至預設的時序模型中，得到分子動態變化過程；其中，所述時序模型為Transformer模型； 其中，所述時序模型通過以下步驟訓練得到： 獲取訓練分子基于力場的訓練運動軌跡信息； 根據所述訓練運動軌跡信息，生成每幀原子位置對應的訓練內坐標集； 將所述訓練內坐標集劃分為若干個第一訓練樣本，并輸入至預設的所述自編碼器，并通過所述自編碼器對所述第一訓練樣本進行編碼處理，得到每個所述第一訓練樣本對應的訓練隱藏向量集； 將所述訓練隱藏向量集劃分測試向量集和期望向量集，并將所述測試向量集輸入至初始狀態的所述時序模型中，得到預測向量集； 根據所述期望向量集和所述預測向量集，對所述時序模型的參數進行優化； 其中，在所述將所述訓練內坐標集劃分為若干個第一訓練樣本，并輸入至預設的所述自編碼器，并通過所述自編碼器對所述第一訓練樣本進行編碼處理，得到每個所述第一訓練樣本對應的訓練隱藏向量集的步驟之前，還包括所述自編碼器的訓練步驟： 將一幀原子位置對應的所述訓練內坐標集作為第二訓練樣本，并輸入至初始狀態的自編碼器進行前向計算，得到重建位置； 計算所述第二訓練樣本和所述重建位置之間的第二損失值； 根據所述第二損失值，對所述自編碼器的參數進行優化； 其中，在所述根據所述期望向量集和所述預測向量集，對所述時序模型的參數進行優化的步驟之后，還包括： 再次將所述第一訓練樣本輸入至經過訓練后的自編碼器進行前向計算和編碼處理，得到若干幀原子位置的重建位置集合和每個所述第一訓練樣本對應的訓練隱藏向量集； 將所述訓練隱藏向量集劃分測試向量集和期望向量集，并將所述測試向量集輸入至經過訓練后的所述時序模型中，得到預測向量集； 計算所述第一訓練樣本和所述重建位置集合之間的第三損失值，和計算所述期望向量集和所述預測向量集之間的第四損失值； 根據所述第三損失值和第四損失值，計算得到綜合損失值； 根據所述綜合損失值，分別對所述自編碼器和所述時序模型進行再次優化。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鵬城實驗室，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區興科一街2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。