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ACS Catalysis | 清华大学王笑楠团队：深度学习驱动的高效大规模过渡态搜索与催化剂发现

ACS美国化学会 2025-09-15 08:45
文章摘要
背景：催化剂开发在化学工业和能源领域至关重要，但传统方法依赖实验试错和复杂理论计算，过渡态搜索计算成本高昂成为瓶颈。研究目的：清华大学王笑楠团队提出CaTS深度学习框架，旨在实现高效、精准的催化反应过渡态筛选，解决数据稀缺和计算成本问题。结论：CaTS通过迁移学习和AI力场，仅需少量数据即可实现万倍计算加速，精度媲美DFT，并结合可解释性分析验证化学机理，为催化剂理性设计提供新工具。
ACS Catalysis | 清华大学王笑楠团队：深度学习驱动的高效大规模过渡态搜索与催化剂发现
查看文献： CaTS: Toward Scalable and Efficient Transition State Screening for Catalyst Discovery
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