为了更精确地描述分子势能面，我们在(p)KREG模型的公式中考虑了梯度信息。测试结果显示，(p)KREG模型的精度优于或等同于其它最新机器学习模型。此外，我们发现，同时学习能量和梯度对于构建势能面至关重要（仅学习能量或梯度无法满足需求）。

甲烷的活化及其高效转化是一个重要的科学问题。在最近与厦大化院汪骋课题组合作研究中，我们介绍了一种利用二氧化氮作为光媒介和分子氧作为终端氧化剂将甲烷转化为甲醇的方法（已发表于Inorg. Chem.）。

在过去的六个月里，XACS平台服务和软件包功能持续提升。

Submissions for Special issue Artificial intelligence in computational chemistry are opens until July 31, 2023.

通过点击化学反应将供电子、电中性、吸电子芳基取代基引入炔基嵌入的[11]环对苯撑（[11]CPPs）中对其进行功能化得到一系列纳米套索分子。我们使用最先进的人工智能增强量子力学方法1（AIQM1）对这些化合物及其与富勒烯的复合物的电子和光物理性质进行了全面分析。开箱即用的AIQM1能够快速、准确地对这些数百个原子组成的大型分子体系进行计算，进而更好地理解和解释实验中观察到的现象。