近日,安徽大學(xué)人工智能學(xué)院葉盛教授、孫長銀教授、趙志成講師與物科院楊麗副教授合作,成功利用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合紅外光譜描述符,實(shí)現(xiàn)了催化反應(yīng)過程中動態(tài)結(jié)構(gòu)演化的準(zhǔn)確監(jiān)測和識別,為追蹤復(fù)雜反應(yīng)過程提供了新的研究思路。相關(guān)研究成果以“Monitoring C-C coupling in catalytic reactions via machine-learned infrared spectroscopy”為題發(fā)表在國際頂級綜合學(xué)術(shù)期刊《National Science Review》(DOI:10.1093/nsr/nwae389)。安徽大學(xué)楊麗副教授、趙志成講師為共同第一作者,安徽大學(xué)葉盛教授、孫長銀教授為共同通訊作者,安徽大學(xué)為論文第一單位。
催化化學(xué)反應(yīng)過程如同一個(gè)“黑盒子”,表面結(jié)構(gòu)和分子在反應(yīng)條件下千變?nèi)f化,準(zhǔn)確的追蹤反應(yīng)過程中的結(jié)構(gòu)演變對反應(yīng)的優(yōu)化至關(guān)重要。然而,即使是簡單的反應(yīng)過程,表面的化學(xué)形態(tài)和結(jié)構(gòu)也會歷經(jīng)多種構(gòu)型,這為準(zhǔn)確描述結(jié)構(gòu)的變化和能量的波動帶來了巨大挑戰(zhàn),也嚴(yán)重限制了對化學(xué)動態(tài)演變過程的深入理解。
針對此問題,研究人員創(chuàng)新性的利用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合紅外光譜描述符,以C-C耦合反應(yīng)為典型范例,實(shí)現(xiàn)了耦合催化過程中動態(tài)結(jié)構(gòu)演化的準(zhǔn)確監(jiān)測和識別。進(jìn)一步將模型遷移到多種金屬表面上的CO-CO二聚反應(yīng)中,可以實(shí)現(xiàn)反應(yīng)過程中關(guān)鍵中間體的構(gòu)型信息和能量變化的準(zhǔn)確識別,從而實(shí)現(xiàn)反應(yīng)過程的準(zhǔn)確追蹤。這項(xiàng)研究將先進(jìn)的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與分子光譜技術(shù)相結(jié)合,體現(xiàn)了AI for Science的新興研究范式。
新聞鏈接:http://www.ahu.edu.cn/2024/1106/c15059a351396/page.htm
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