人工智能团队实现催化反应过程的实时监测

  近日,我校人工智能学院叶盛教授、孙长银教授、赵志成讲师与物科院杨丽副教授合作,成功利用人工智能机器学习技术结合红外光谱描述符,实现了催化反应过程中动态结构演化的准确监测和识别,为追踪复杂反应过程提供了新的研究思路。相关研究成果以“Monitoring C-C coupling in catalytic reactions via machine-learned infrared spectroscopy”为题发表在国际顶级综合学术期刊《National Science Review》(DOI:10.1093/nsr/nwae389)。安徽大学杨丽副教授、赵志成讲师为共同第一作者,安徽大学叶盛教授、孙长银教授为共同通讯作者,安徽大学为论文第一单位。

人工智能团队实现催化反应过程的实时监测

  催化化学反应过程如同一个“黑盒子”,表面结构和分子在反应条件下千变万化,准确的追踪反应过程中的结构演变对反应的优化至关重要。然而,即使是简单的反应过程,表面的化学形态和结构也会历经多种构型,这为准确描述结构的变化和能量的波动带来了巨大挑战,也严重限制了对化学动态演变过程的深入理解。

  针对此问题,研究人员创新性的利用人工智能机器学习技术结合红外光谱描述符,以C-C耦合反应为典型范例,实现了耦合催化过程中动态结构演化的准确监测和识别。进一步将模型迁移到多种金属表面上的CO-CO二聚反应中,可以实现反应过程中关键中间体的构型信息和能量变化的准确识别,从而实现反应过程的准确追踪。这项研究将先进的人工智能机器学习技术与分子光谱技术相结合,体现了AI for Science的新兴研究范式。

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