Meta 近日重磅发布了其迄今为止规模最大的 AI 驱动化学开放数据集 OMol25，并同步推出了用于预测分子和材料化学性质的通用人工智能模型 UMA（Universal Atom Model）。这两项创新成果旨在加速药物研发、电池材料开发和催化剂研究等关键领域。

据 Meta 介绍，OMol25数据集包含了超过1亿次高精度的分子计算数据，其规模远超此前任何公开的同类数据集。为了生成这一庞大的资源，Meta 耗费了超过60亿小时的计算时间。OMol25涵盖了广泛的分子类型，包括小型有机化合物、生物分子（如蛋白质和 DNA 片段）、金属复合物以及电解质。此外，该数据集还包含了分子的带电态、自旋态、多种空间排列(构象)以及化学反应的相关信息，并提供了能量、力值、电荷分布和轨道等详细的化学性质数据。目前，OMol25数据集已在 Hugging Face 平台公开。