近日，我校化工学院结晶中心团队研发的面向柔性晶体材料设计的智能计算平台CrystalGAT，以论文形式发表于国际顶级期刊《德国应用化学》（Angewandte Chemie International Edition），论文第一作者为化工学院在读博士生赵晨阳，龚俊波教授和吴送姑副教授为共同通讯作者。该平台创新性融合图注意力神经网络与晶体工程技术，实现了有机分子晶体弹性、塑性、脆性三大核心机械性质的精准预测与定向设计，将传统“数月高通量实验筛选出一个有效结构”的“试错式”研发模式，提速至“一天内快速得到上百个候选分子库”，同时在性质判别能力上，模型的验证集综合准确率达90%，为柔性晶体材料的高效研发开辟了数据驱动的全新路径。
CrystalGAT用户交互平台界面及操作步骤
在大众认知中，晶体多与“脆硬易裂”挂钩，例如，日常所见的糖块稍受压力即碎裂，而柔性晶体却具备类似橡胶的可弯曲、可形变的特性，且保留晶体的规整结构与特殊功能，在柔性电子、智能药物制剂、光驱动器件等高端领域具有不可替代的应用价值。长期以来，柔性晶体的发现与研发始终依赖偶然机遇，传统模式需通过大量实验试错筛选分子、制备晶体，不仅耗时费力、研发成本极高，还难以定向调控晶体机械性质，严重制约了相关产业的技术突破与产业化进程。天津大学团队深耕晶体工程领域多年，聚焦这一行业“卡脖子”痛点，CrystalGAT平台成功打破了这一发展困境。
该平台的核心创新在于构建了“数据学习-精准预测-靶点识别-定向改造”的全链条技术体系。通过对晶体结构与机械性质之间的海量关联数据进行深度学习，平台能够快速预测目标有机分子晶体的机械性质。更为关键的是，基于模型的注意力机制，平台可快速识别晶体中影响机械性质的关键原子及官能团片段，并在分子图中予以可视化呈现。因此，研究人员能更准确地锚定目标性质所需的分子改造靶点及官能团片段。相较于传统模式，该平台将晶体改性研究工作从“无方向探索”转变为“精准靶向优化”，在显著加快研究进程、提高研发效率的同时，大幅降低了试错成本。
平台的实用价值已在多个领域得到验证。在药物工程领域，团队通过平台筛选出抗癫痫药物加巴喷丁的两种塑性共晶，其片剂抗拉强度较原药分别提升8.5倍和5.7倍，有效解决了原药压片易碎裂的行业痛点，能显著降低药企生产损耗。在功能材料领域，团队成功将脆性晶体PAPA改造为弹性可弯曲、兼具光响应的柔性发光晶体，为光驱动器件、软机器人研发提供了优质候选材料。
该平台已在Hugging Face开源，全球科研人员无需编程基础，只需粘贴或绘制分子结构，即可在线获取性质预测结果及关键片段的可视化图。平台的开放共享有望让更多科研力量受益，加速柔性晶体材料的产业化进程。该研究得到国家自然科学基金、天津市青年科技人才项目等支持。
CrystalGAT平台的问世，实现了人工智能与晶体工程的深度跨学科融合，这一“垂类大模型”不仅从根本上解决了柔性晶体设计“效率低、成本高、无方向”的核心痛点，更完成了晶体研发从“被动偶然发现”到“主动精准设计”的关键跨越。
未来，团队将推动平台在柔性电子传感、自适应人工晶体、高端药物制剂优化、柔性显示器件等多个前沿领域的应用拓展，同时持续迭代平台算法，提升预测精度；平台的开源特性也将加速全球科研力量的协同创新，让智能晶体设计技术更好地服务高端制造升级与民生健康保障，助力相关新兴产业快速发展。
论文链接：doi.org/10.1002/anie.202518543
