哈工大尤世界教授团队在深度学习计算机视觉与迁移学习可视化催化反应传输领域取得重要进展
文章导读
传统催化剂研发还困在耗时费力的“试错法”里？哈工大团队用AI打开了新世界的大门！他们开发的深度学习模型，竟能像拥有“透视眼”般，仅凭二维图像就能重构催化剂的三维结构，实时捕捉反应传输的动态细节。这项突破不仅首次实现了催化反应过程的可视化，更精准锁定了影响效率的关键结构区域。当人工智能遇上化学工程，催化剂设计正从“盲人摸象”迈向“精准制导”，为能源与环境领域带来颠覆性变革。
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（张又元 于源/文 环境学院/图）近日，我校环境学院尤世界教授团队在深度学习计算机视觉与迁移学习可视化催化反应传输领域取得重要进展，相关研究成果以《利用深度视觉与迁移学习可视化多孔结构与反应传输的关联》（Visualizing nexus of porous architecture and reactive transport in heterogeneous catalysis by deep learning computer vision and transfer learning）为题发表在《自然通讯》（Nature Communications）上。
在化学、能源及环境科学等领域，非均相催化是驱动技术革新的核心引擎，其反应效率高度依赖于多孔催化剂的组成以及内部复杂的微观结构。然而，精确解析这种结构－性能关系，尤其是量化三维空间内的局部反应传输过程，一直是困扰科学界的重大难题。传统实验和模拟方法不仅成本高昂、耗时漫长，更难以捕捉反应过程中的动态细节，从而限制了高性能催化剂的设计与研发。
cGAN-TL模型框架与工作流程
针对上述难题，尤世界教授团队提出了基于融合了条件生成对抗网络（cGAN）与特征表示迁移学习（FRT）的深度学习计算机视觉（DLCV）新方法，通过三维重建网络从二维侧视图像还原催化剂内部三维结构，再结合反应条件预测局部反应速率分布，实现了从二维图像到三维局部反应信息的映射。DLCV通过注意力机制识别到孔喉、弯曲流道、分形孔道及其组合结构是调控反应传输性能的关键区域，再结合物理场协同理论揭示传质强化与反应动力学的内在关联机制，让催化反应动力学可视化成为可能，彰显了人工智能在解决复杂科学问题上的巨大应用潜力，预示着催化剂研究将从传统的“试错法”向高效的“AI驱动设计”范式转变。未来，该方法有望推广至燃料电池、二氧化碳电还原、环境污染治理等更广泛的应用场景，从而显著加速新材料、新结构的研发进程，为应对全球能源与环境挑战提供强大的理论和技术支撑。
哈工大城乡水资源与水环境全国重点实验室为论文第一完成单位，环境学院于源助理研究员为论文第一作者，尤世界教授为论文通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、中国博士后基金和黑龙江省博士后基金的支持。
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