分子世界的“智能导航仪”来了！本重点实验室最新研发的MOL-Mamba系统，像给分子装上了“化学直觉”，能同时捕捉结构细节与电子动态。这项技术将传统分子建模的“静态快照”升级为多维度智能分析，在11类分子性质预测中全面突破！实验显示，其毒性预测准确率提升至81.3%，溶解度误差降低37%，推理速度比传统方法快8倍。快来探索这场分子智能的“精准革命”吧！

2025年2月在美国举行的国际人工智能顶会——AAAI 2025会议中，本重点实验室2024级博士研究生胡晶晶为第一作者的论文入选会议海报展示（Poster Presentation），并获得了同行审稿人的高度评价，特别认可了其在分子结构与化学电子特征融合方面的创新性。该项工作由合肥工业大学、安徽大学、中国科学技术大学合作完成，我院郭丹教授为通讯作者。

论文简介：

论文标题：    

MOL-Mamba: Enhancing Molecular Representation with Structural & Electronic Insights

论文作者：

Jingjing Hu, Dan Guo, Zhan Si, Deguang Liu, Yunfeng Diao, Jing Zhang, Jinxing Zhou, Meng Wang.

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2412.16483

论文概述：

图2  Mamba-Graph模块示意图

本重点实验室师生在AAAI 2025发表的论文"MOL-Mamba: Molecular Property Prediction via Structure-Electronic Fusion Learning"，针对当前分子建模中结构与电子特征割裂的瓶颈问题，提出了一种基于Mamba架构的多模态融合框架。该工作通过创新的原子级图排序策略和E-semantic融合机制，在保持计算效率的同时实现了分子表征能力的显著提升。在Tox21等基准测试中，相较于传统方法，MOL-Mamba在保持较低计算开销（6.98M参数，0.0012s/分子）的情况下，将毒性预测准确率提升至81.3% ROC-AUC。

AAAI是人工智能领域最具影响力的国际会议之一，每年吸引全球顶尖研究机构投稿。2025年AAAI会议共收到投稿论文12000余篇，最终录用率约为25%，其中仅有部分优秀工作获邀进行海报展示。

情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室

2026年3月6日