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DigCat平台与AI驱动的催化剂开发

DigCat平台与AI驱动的催化剂开发

李昊

课程解锁,学无止境

课程目录

DigCat平台与AI驱动的催化剂开发 —— 探索催化科学的新纪元!

  • 课程介绍
  • 讲师介绍

AI助力科研

基于DigCat平台和AI驱动的催化剂开发

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。

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。

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。

如果你对AI技术感兴趣,想要了解更多专业内容,欢迎联系GO小妹,或者预约测试狗科研服务进行测试。同时测试狗建立了“测试狗-AI交流群”可以用于学习交流、干货分享,需要的同学可以添加课程助手免费进群!

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课程介绍



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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