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盘点催化研究领域中的难题，提供详细系统的解决方案

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盘点催化研究领域中的难题，提供详细系统的解决方案

盘点催化研究领域中的难题，提供详细系统的解决方案

高通量材料计算

2021-11-18

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导读：60分钟的课程包您掌握催化论文中最火的几种图的做法

电化学能量转换，包括电解水制氢、CO2的催化还原以及电化学固氮等等，能够实现能源和化学品的可持续、清洁生产。高效的催化剂是这一技术实际应用的关键问题，从实验研发到实际应用时间较长、成本较高，已无法满足工业快速发展对新材料的需求。理论计算的引入不仅在原子尺度上揭示了催化反应机理，也为设计高效的催化材料指明了方向。

图1 NRR反应机理

近些年来，在催化研究领域，通过理论计算和机器学习的方式来对材料的性能进行预测和机理探索已经是一个很明显的趋势，其中实验与理论计算和机器学习相结合的文章，频繁助力催化领域论文登上Science、Nature等顶刊！

“AI+理论计算+机器学习”可以用最少的成本、最高的效率，探究、预测催化剂性能，设计高效催化剂。

但是大多数没有接触过计算材料学的人可能会有如下疑问：

计算材料学在催化领域应用时的具体步骤是什么？

需要计算哪些性质来判断催化剂的好坏？

机器学习难不难？在催化领域有什么实质的作用？

Linux操作系统是什么？学计算还得懂编程？

高通量计算是什么含义？有什么效果？

…………

为解决大家的困扰，迈高科技将举办

催化领域的材料计算和机器学习公开课

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进群你能获得什么？？？

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60分钟掌握催化领域整套解决方案

高通量计算和机器学习在催化材料
剖析如何减少人工干预，降低学习门槛。
帮助大家快速入手模拟计算和机器学习。
带你彻底拿下催化研究领域中的解决方案。

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进群参与活动最高可获得5000机时

课程详细内容展示

机器学习在催化领域的作用
催化基础及机理分析
HER、NRR、CO2RR反应机理
催化领域的常见误区、陷阱
高通量催化剂材料计算和筛选
提高催化计算效率的方法

60分钟的课程包您掌握催化论文中最火的几种图的做法。

图2 催化文献中经常出现的图

课程时间

11月22日（周二）19:00

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课程价格及福利

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【声明】内容源于网络

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高通量材料计算

普及材料基因工程高通量材料集成计算理念，推广通过高通量材料计算和人工智能，进行材料的成分设计，性质预测及机理解释等方法和技术。

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