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Catal-GPT: AI-driven directed efficient design framework for catalysts
催化作用
计算机科学
化学
有机化学
作者
Peng Zheng,
Zhennan Han,
Bao‐Lian Su,
Guangwen Xu
出处
期刊：
National Science Review
[Oxford University Press]
日期：2025-07-24
卷期号：12 (9): nwaf299-nwaf299
被引量：2
链接
doi.org
nih.gov
unamur.be
nih.gov
nih.gov
doi.org
标识
DOI：10.1093/nsr/nwaf299
摘要
This perspective article proposes and further preliminarily verifies an artificial intelligence assistant (Catal-GPT) that interacts with researchers to optimize catalyst formulations, thereby improving the efficiency of catalyst design.
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