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  1. RESEARCH · CL_141188 ·

    新AI模型CatRetriever连接催化剂表面与体结构

    研究人员开发了CatRetriever，这是一种新颖的对比表示学习模型，旨在弥合催化剂表面结构与其相应体材料之间的差距。该模型在共享的潜在空间中对板和体晶体表示进行对齐，从而能够从板查询中准确检索出合理的父体候选物。该框架已扩展为一个管道，用于发现针对特定吸附能优化的体催化剂，同时考虑结构兼容性和目标吸附范围。