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清华王笑楠课题组在AI用于多相催化剂的发现及设计研究方面取得系列进展

CBG资讯 2025-09-27 09:00
文章摘要
背景：多相催化剂是化学工业与新能源电转化技术的关键，传统开发模式依赖实验试错和理论计算，效率低下。研究目的：清华大学王笑楠课题组致力于构建AI驱动的多尺度预测框架，解决催化剂表面设计、活性筛选和反应动力学优化等关键问题。结论：团队开发了SurFF表面性质模型、AI驱动的高通量筛选框架和CaTS过渡态筛选框架，显著提升了催化剂设计效率，实现了从"试错"到"智能预测"的转变，相关成果发表于《自然·计算科学》《工程（英文）》和《美国化学会·催化》等期刊。
清华王笑楠课题组在AI用于多相催化剂的发现及设计研究方面取得系列进展
查看文献： Theoretical High-Throughput Screening of Single-Atom CO2 Electroreduction Catalysts to Methanol Using Active Learning
查看期刊： Engineering
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