在工业发展的进程中，催化剂一直扮演着至关重要的角色。研究表明，全球GDP的35%与催化剂的应用息息相关。然而，催化剂的传统开发方法通常依赖于实验室中的试错法和经验积累，这种方式不仅效率低下，而且在模型精度上也存在一定局限。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI已逐渐成为推动科研领域创新的强大引擎。通过深度学习与数据挖掘，AI不仅在生物医药、材料科学等领域产生了革命性影响，也在催化剂开发中展现出巨大的潜力。AI能够快速处理和分析海量数据，精确预测催化剂的性能，并通过智能优化催化剂的分子结构，大幅提高研发效率和成果的可预见性。
图1：催化剂研究的发展史
为了深入地学习人工智能在催化剂开发中的应用，测试狗科研服务特邀张頔博士开展此次专题课程，本次课程聚焦于日本东北大学李昊教授团队开发的DigCat平台（全球首个催化电子平台、及首个全电催化实验数据库）和人工智能(AI) 在催化剂开发中的应用，旨在教授如何利用大数据和AI技术进行催化剂的设计和性能预测。
图2：DigCat官网截图
DigCat平台（www.digcat.org）是一个集数据库和模型于一体的数字催化平台。该平台利用人工智能（AI）技术，整合了全球大量的催化剂研究数据和先进的计算模型，为科研人员提供高效的工具与资源，帮助他们在催化剂开发过程中做出更加精准的预测和优化。
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课程内容：:
1.DigCat平台介绍：深入了解DigCat平台的数据库和模型，以及AI如何驱动催化剂的发现。
2.跨学科研究案例：通过实际案例学习,了解如何将Al技术应用于催化剂的开发。
3.平台演示与数据上传指南：实际操作DigCat平台，学习如何上传和分析数据。
报告嘉宾：
张頔博士，日本东北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR)助理教授。张博士在材料计算理论与人工智能方法开发、电催化过程理论建模与预测、先进氢能源材料设计与开发等领域拥有丰富的研究经验。
直播时间：2024年12月3日 周二晚 19:00-21:00
观看方式：测试狗-科研服务 视频号& B站直播间
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