استخدام الأساليب الحاسوبية لتحليل التفاعلات الكيميائية والطاقات الجزيئية بما يتجاوز الحدود التجريبية.تحليل التفاعلات الحاسوبي يستخدم المحاكاة الحاسوبية لدراسة التفاعلات الكيميائية على المستوى الجزيئي، مما يوفر تفاصيل يصعب أو يستحيل الحصول عليها تجريبيًا. يتضمن ذلك حساب طاقات الجزيئات والحالات الانتقالية ومسارات التفاعل للتنبؤ بسرعة التفاعل والمنتجات المتكونة وكيفية التحكم فيه. هذا مفيد بشكل خاص للأنظمة المعقدة مثل الإنزيمات أو المحفزات أو التفاعلات في الظروف القاسية.
بدأ هذا المجال في السبعينيات بأساليب شبه تجريبية، لكنه أصبح عمليًا في التسعينيات مع ظهور نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) وتوفر قوة حاسوبية ميسورة التكلفة. تشمل التطورات الحديثة خوارزميات الحوسبة الكمومية للكيمياء، كما هو مذكور في مقال 'التفوق الكمومي في الكيمياء'.
تعتمد هذه الأساليب على ميكانيكا الكم، وبشكل أساسي نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) أو طرق دوال الموجة الأكثر دقة، والتي تحل معادلة شرودنغر للإلكترونات في الجزيء. من هذه الحسابات، يتم الحصول على أسطح الطاقة الكامنة — خرائط لكيفية تغير الطاقة مع حركة الذرات. من خلال تحديد النقاط الدنيا (المتفاعلات والمنتجات) ونقاط السرج (الحالات الانتقالية)، يمكن للباحثين حساب معدلات التفاعل باستخدام نظرية الحالة الانتقالية. يُستخدم التعلم الآلي بشكل متزايد لتسريع هذه الحسابات من خلال التعلم من مجموعات بيانات كبيرة من النتائج الكيميائية الكمومية.
يُستخدم في اكتشاف الأدوية للتنبؤ بكيفية ارتباط الأدوية بالبروتينات، وفي أبحاث التحفيز لتصميم محفزات صناعية أكثر كفاءة، وفي علم المواد لفحص جزيئات جديدة ذات خصائص مرغوبة.
يمكن للشبكات العصبية الحديثة المدربة على ملايين التصادمات الجزيئية أن تتنبأ بنتائج التفاعلات بشكل أسرع من الكيمياء الكمومية التقليدية، كما هو موضح في مقال 'EveNet: كيف تتعلم الشبكة العصبية من 500 مليون تصادم'.
| A | متغير | Reactant species A — chemical species |
| B | متغير | Reactant species B — chemical species |
| C | متغير | Product species C — chemical species |
| D | متغير | Product species D — chemical species |
| + | مؤثر | Combines reactants or products — addition operator |
| -> | مؤثر | Indicates direction of transformation — reaction arrow |

















