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北大潘锋团队与合作者在《自然·通讯》发文,提出基于拓扑/图论结构化学与AI的自动化多相催化活性相探索框架



电催化技术是实现可持续能源转化和碳减排的关键。然而,电催化反应的活性相结构受环境影响复杂多变,传统算法难以高效探索。北京大学深圳研究生院潘锋教授团队与厦门大学李剑锋、郑世胜团队合作,提出了一种基于图论结构化学、拓扑数据分析和机器学习力场的自动化多相催化活性相探索框架,为多相催化反应机理研究和材料设计…



电催化技术是实现可持续能源转化和碳减排的关键。然而,电催化反应的活性相结构受环境影响复杂多变,传统算法难以高效探索。北京大学深圳研究生院潘锋教授团队与厦门大学李剑锋、郑世胜团队合作,提出了一种基于图论结构化学、拓扑数据分析和机器学习力场的自动化多相催化活性相探索框架,为多相催化反应机理研究和材料设计…