Home >>Research Focus

面向复杂化学体系的谱学描述符研究

申请人的研究领域为智能化学，主要代表性成果包括：（1）提出了维度统一、理实对齐的谱学描述符，建立了具有迁移预测能力的谱-构-效智能模型，实现了多类催化体系的预测与筛选。（2）建立了谱学描述符与动态反应进程之间的关联模型，基于零样本学习大幅度提高其泛化能力，在实验场景下实现了化学反应中间体的识别。（3）揭示了谱学描述符跨模态预测与跨数据集建模的能力，并利用其自带物理约束的特性，实现了功能标签补全与催化结构生成。在未来工作中，将面向高价值多功能化学品的理性设计，发展基于多模态谱学描述符的生成式人工智能新策略，按需生成同时满足多种预设属性的分子与材料；同时，将广泛的化学反应网络映射到一个可连续推演的谱学空间中，为生成模型设计的多功能化学品的合成路径规划与功能演化评估提供全新解决方案。