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    DigCat平臺與AI驅動的催化劑開發

    DigCat平臺與AI驅動的催化劑開發

    李昊

    課程解鎖，學無止境

    課程目錄

    DigCat平臺與AI驅動的催化劑開發 —— 探索催化科學的新紀元！

    • 課程介紹
    • 講師介紹

    AI助力科研

    基于DigCat平臺和AI驅動的催化劑開發

    在工業發展的進程中，催化劑一直扮演著至關重要的角色。研究表明，全球GDP的35%與催化劑的應用息息相關。然而，催化劑的傳統開發方法通常依賴于實驗室中的試錯法和經驗積累，這種方式不僅效率低下，而且在模型精度上也存在一定局限。

    隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，AI已逐漸成為推動科研領域創新的強大引擎。通過深度學習與數據挖掘，AI不僅在生物醫藥、材料科學等領域產生了革命性影響，也在催化劑開發中展現出巨大的潛力。AI能夠快速處理和分析海量數據，精確預測催化劑的性能，并通過智能優化催化劑的分子結構，大幅提高研發效率和成果的可預見性。

    為了深入地學習人工智能在催化劑開發中的應用，測試狗科研服務特邀張頔博士開展此次專題課程，本次課程聚焦于日本東北大學李昊教授團隊開發的DigCat平臺（全球首個催化電子平臺、及首個全電催化實驗數據庫）和人工智能(AI) 在催化劑開發中的應用，旨在教授如何利用大數據和AI技術進行催化劑的設計和性能預測。

    DigCat平臺（www.digcat.org）是一個集數據庫和模型于一體的數字催化平臺。該平臺利用人工智能（AI）技術，整合了全球大量的催化劑研究數據和先進的計算模型，為科研人員提供高效的工具與資源，幫助他們在催化劑開發過程中做出更加精準的預測和優化。

    如果你對AI技術感興趣，想要了解更多專業內容，歡迎聯系GO小妹，或者預約測試狗科研服務進行測試。同時測試狗建立了“測試狗-AI交流群”可以用于學習交流、干貨分享，需要的同學可以添加課程助手免費進群！

    回復關鍵詞“DigCat”，添加課程助手

    課程介紹



    課程內容：:

    1.DigCat平臺介紹：深入了解DigCat平臺的數據庫和模型，以及AI如何驅動催化劑的發現。
    2.跨學科研究案例：    通過實際案例學習,了解如何將Al技術應用于催化劑的開發。
    3.平臺演示與數據上傳指南：    實際操作DigCat平臺，學習如何上傳和分析數據。

    報告嘉賓：

    張頔博士，日本東北大學材料科學高等研究所(WPI-AIMR)助理教授。張博士在材料計算理論與人工智能方法開發、電催化過程理論建模與預測、先進氫能源材料設計與開發等領域擁有豐富的研究經驗。

    直播時間：2024年12月3日 周二晚 19:00-21:00

    觀看方式：測試狗-科研服務  視頻號& B站直播間

    用戶須知

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