化学反应预测与优化：催化剂筛选与设计_（19）.催化科学的前沿进展.docx

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催化科学的前沿进展

在催化科学领域，近年来的进展不仅包括传统方法的改进，还涉及了新兴技术的应用，特别是人工智能（AI）在催化剂筛选与设计中的应用。本节将详细介绍这些前沿进展，包括AI在催化剂筛选、设计和性能优化中的具体应用，以及如何利用机器学习和深度学习技术来加速催化科学的研究进程。

1.人工智能在催化剂筛选中的应用

1.1机器学习在催化剂筛选中的优势

机器学习（MachineLearning,ML）是一种从数据中学习模式和规律的技术，能够在催化剂筛选中发挥重要作用。通过训练模型，机器学习可以预测催化剂的性能，从而减少实验次数和成本。

1.1.1