核心观点 - 天津大学研发的智能计算平台CrystalGAT通过融合图注意力神经网络与晶体工程技术，实现了对晶体材料机械性质的精准预测与定向设计，将研发效率从“数月筛选一个有效结构”提升至“一天获得上百个候选分子库”，验证集综合准确率达90% [1] - 该平台推动了晶体工程研发范式从传统经验试错向理性设计的转变，在柔性电子、智能药物制剂、光驱动器件等领域展现出广阔应用潜力 [10][11] 技术突破与原理 - 平台核心在于构建了“数据驱动—智能预测—靶点识别—结构调控”的全链条技术范式 [10] - 基于图注意力神经网络的注意力机制，平台能识别并可视化呈现晶体中影响机械性能的关键原子或官能团片段，使研究人员得以锁定分子改造靶点 [10] - 平台已在Hugging Face开源，全球科研人员无需编程基础，只需绘制或输入分子结构，即可在线获取性质预测结果与关键片段的可视化图表 [11] 应用验证与成果 - 在药物工程领域，平台筛选出抗癫痫药加巴喷丁的两种塑性共晶，其片剂抗拉强度较原料药分别提升8.5倍和5.7倍，解决了原药压片易碎裂的难题 [11] - 在功能材料方面，团队成功将脆性晶体PAPA改造为兼具弹性和光响应的柔性发光晶体，为新型光驱动器件提供了可能 [11] - 柔性晶体展现出橡胶般可弯曲、可形变的性质，同时保持了晶体的规整结构与特殊功能，在前沿领域具有应用潜力 [10] 行业影响与前景 - 传统“试错式”研究周期漫长、成本高昂，且难以定向调控晶体机械性能，极大制约了科研效率 [10] - 该技术有望在柔性电子材料与高端药物制剂等领域拓展应用，后续算法迭代与多场景验证将有助于拓展其在材料智造与医药工程中的适用性 [11]