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生成式人工智能為化學(xué)領(lǐng)域的研究提供美好的前景，但是因為大多數(shù)化學(xué)描述符通常具有明確的數(shù)值，而且很難表現(xiàn)為連續(xù)的變化，因此目前成功得到應(yīng)用的化學(xué)生成人工智能非常罕見。

有鑒于此，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)江俊、王嵩、黃炎等通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)和光譜描述符研究吸附在單原子催化劑表面的分子，得到定量的譜圖-性質(zhì)關(guān)系。

主要內(nèi)容：

（1）

在這項研究工作中，除了吸附能和電荷轉(zhuǎn)移等性質(zhì)，對吸附分子的空間配位情況給出完全的結(jié)構(gòu)信息。通過生成光譜描述符和結(jié)構(gòu)預(yù)測模型，能夠?qū)⑵渫卣怪炼喾N不同體系。

（2）

由于光譜描述符具有連續(xù)調(diào)節(jié)的特點，因此人工智能設(shè)計的催化劑結(jié)構(gòu)實現(xiàn)給出連續(xù)變化的吸附態(tài)。這項工作可能在未來用于光譜表征技術(shù)對催化反應(yīng)的過程進行實時監(jiān)測，而且有可能實現(xiàn)催化劑的性能實現(xiàn)連續(xù)的預(yù)測。因此有可能對催化研究領(lǐng)域產(chǎn)生深遠的影響。

參考文獻

Tongtong Yang, Donglai Zhou, Sheng Ye, Xiyu Li, Huirong Li, Yi Feng, Zifan Jiang, Li Yang, Ke Ye, Yixi Shen, Shuang Jiang, Shuo Feng, Guozhen Zhang, Yan Huang*, Song Wang*, and Jun Jiang*, Catalytic Structure Design by AI Generating with Spectroscopic Descriptors, J. Am. Chem. Soc. 2023

DOI: 10.1021/jacs.3c09299

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.3c09299