哈工大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
近日,哈工大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(F