类脑智能与AI AI揭示铜催化剂上隐藏的化学反应捷径:CO2加氢制甲醇网络扩大60倍,转化率预
印度理工学院的研究团队利用机器学习与量子力学模拟,将铜催化剂上CO2加氢的反应网络从152个反应扩展至9389个,发现传统模型遗漏的关键路径。扩大后的模型不仅将CO2转化率预测值提高约40倍,还纠正了产物选择性——从错误预测甲酸改为与实验一致的甲醇和一氧化碳。研究还揭示氢分子可以完整形式直接转移至含氧中间体,挑战了氢必须先解离的传统假设。该框架有望加速更高效催化剂的设计,并推广至氮还原和水分解等工业过程。...





