Spartan'24是Spartan分子建模利用法式的蕞新版本，是自1991年以来开发和美满的可视化、推算能力和数据诠释工具的行业软件。Spartan'24的新职能和改进蕴含：扩大到Spartan光谱和属性数据库（>317,000种分子和不休增长），以及新的SSPD兼容性工作，使用户能够通过单个提交的推算轻松扩大本地SSPD以蕴含特定兴致的分子。此版本还是优先集成使用AI技术开发的推算模型的版本。该版本引入了一组5个怪异的neural 网络模型，支持日益增长的利用，蕴含：

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改进的构象能量推算：

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分子力学

对宽泛使用的MMFF分子力学步骤在构象搜索中的能量差距进行评估批注，得到的构象能量并不很正确。Spartan'24选取了一个neural 网络模型，该模型是在基于MMFF几何结构的wB97X-V/6-311+G(2df,2p)[6-311G*]能量推算上进行训练的。在实际中，每个MMFF构象天生时，其能量将通过neural 网络进行校对，以获得更好的能量。这显著提高了正确性，并削减了必要思考的构象数量（在Spartan的构象散布和NMR光谱工作的多步骤和谈中）。

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估计的密度泛函几何结构

Spartan'24提供了一个neural 网络例程，经过训练，用于从wB97X-D/6-31G*进行能量和力推算的超过600万个分子的领域为200-600 AMU。了局比基础量子化学模型快了几个数量级，并且评估批注达成炼度一致性。该例程还可在多步NMR光谱工作中使用，并用于构象搜索。

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改进的构象能量推算：

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玻尔兹曼权沉

Spartan构象搜索和推算柔性分子的NMR光谱的多步骤和谈中，倒数第二步和蕞昂贵的步骤涉及确定所有可接见构象的玻尔兹曼权沉，使用wB97X-V/6-311+G(2df,2p)//wB97X-D/6-31G模型。由于即便是单一的有几分子也可能接见数百或数千个构象，现实功夫上的思考限度了利用。Spartan'24允许用基于wB97X-D/6-31G结构的wB97X-V/6-311+G(2df,2p)能量推算训练的neural 网络代替此步骤，将NMR推算的整体推算成本削减了一半以上。

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这些新职能将Spartan'24推向了分子建模和推算的新高度，为用户提供了更正确、更急剧的推算步骤，从而使他们可能更好地理解和诠释分子的行为和性质。

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