编辑 | 萝卜皮 可靠的分子特性预测对于各种科学研究和工业应用（例如药物研发）至关重要。 然而，由于数据稀缺，加上物理化学和生物特性与传统分子特征化方案之间的高度非线性因果关系，使得开发稳健的分子机器学习模型变得异常复杂。 匹兹堡大学（University of Pittsburgh）与浙江大学侯廷军团队合作开发了一种多通道预训练框架，可以稳健学习利用化学知识。 它利用分子内的结构层次，通过跨通道的不同预训练任务嵌入它们，并在微调期间以特定于任务的方式聚合通道信息。 该方法在各种分子特性基准中表现出了竞…