Digital Catalysis · Core Concept
机器学习
Machine Learning
数字催化的「大脑」——从实验与仿真数据中学习构效规律，预测最有效的催化剂设计，指导下一步实验方向。
Overview
概念解析
传统催化剂研发中，候选材料空间巨大，而每一次实验都代价不菲。机器学习模型通过分析已有实验与模拟计算产生的数据，学习材料结构与催化性能之间的隐藏规律（构效关系），从而预测特定反应条件下最有可能成功的催化剂设计。
与国际前沿的数字催化研究范式一致，机器学习并不替代实验，而是让实验更聪明：模型对海量潜在候选进行快速排序，把宝贵的实验资源集中在最有前景的体系上；每一轮新数据即时回流，模型持续自我修正，越用越准。
Key Capabilities
关键能力
构效关系建模
在多源实验与计算数据中学习「结构—性能」映射，沉淀可复用的知识模型
候选智能排序
对海量候选材料快速打分排序，优先推进成功率最高的方向
主动学习迭代
每轮实验数据即时回流训练，模型在研发闭环中持续进化
驱动实验决策
与自动化实验系统联动，决定「下一个最值得做的实验」