Aitomistic动态：锥形交叉点优化上线、支持Langevin恒温器，还有主动学习新成果！

新的一周，Aitomistic带来一系列扎实的更新，主要集中在新发布的开源MLatom 3.19.1中，包含两大计算功能增强、一篇新鲜出炉的研究论文，以及给Premium用户的专属福利预告。

新功能：锥形交叉点优化正式上线！

期待已久的功能来了！从MLatom 3.19.1开始，你可以直接使用新实现的锥形交叉点优化功能，计算势能面圆锥交叉点结构。

这项由Mikolaj实现的功能，采用了经典的惩罚-约束方法，其核心思路很巧妙：通过优化分子结构来最小化两个电子态的平均能量，同时通过惩罚函数缩小他们的能隙，避免了非绝热耦合的计算。这在无法直接获得非绝热耦合的研究场景中非常实用。该方法已在我们的前期研究中得到充分验证。我们准备了详细教程。

您可以在Aitomistic Hub上直接运行，案例包括用预训练MS-ANI模型优化富烯，以及用半经验ODM2方法优化环己二烯。现在，优化锥形交叉点只需一行简单的代码：

ml.ci_opt(molecule=fulvene, model=mlmodel)

模拟引擎升级：Langevin恒温器现已支持

分子动力学模拟引擎迎来重要更新，新增对Langevin恒温器的支持。您可以通过简单的参数设置即可在模拟中使用该恒温器，使模拟条件更贴近真实物理环境。

Langevin = ml.md.Langevin_thermostat(temperature=300,molecule=init_mol,tau=0.001)

前沿速报：主动学习新论文发表

上周二，《J Chem. Theory Comput.》杂志发表了一项基于MLatom进行主动学习的合作研究 ！该工作开发了名为MELTS的程序，成功将Newton-X与MLatom对接，实现了全自动的主动学习流程，用以加速机器学习驱动的最少面跳跃动力学模拟。这对Newton-X用户群体来说是个好消息！

论文信息：Matheus de Oliveira Bispo et al. "MELTS: Fully Automated Active Learning for Fewest-Switches Surface Hopping Dynamics." *J. Chem. Theory Comput. *2025.

想深入了解主动学习？ 我们整理了相关视频和论文资源，涵盖非绝热动力学和基态模拟，欢迎在B站上查看。

专属福利预告：Premium用户功能抢先看

Premium用户将优先体验以下重磅升级：

激发态计算专项优化：支持对OMNI-P2x模型进行针对性微调，助力您获得更精确的UV/vis光谱预测结果

扩展计算元素范围：AIQM4@DFT方法现已支持14种元素的计算

个性化模型定制服务：开放AIQM系列模型的定制化微调，满足您的特定科研需求

持续更新的课程体系：计算化学与AI课程持续更新，配套在线研讨会助您深度掌握

提升自主模拟能力：增加AI智能体的调用配额，支持更大规模的自主模拟任务

扩展计算资源配额：为您提供更充裕的计算时长，保障研究顺利进行

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