在催化领域的研究中，随着实验技术和理论模拟技术的发展，越来越多的原位谱学、显微学表征以及理论计算研究表明，催化剂结构在反应原位条件下会经历动态的演化。传统针对单一、静态结构模型的第一性原理计算将难以满足日益复杂的催化科学问题。对多相催化体系的势能面进行结构搜索或进行分子动力学模拟，是获取催化剂动态结构及反应过程信息的重要手段之一。

为此，本次研讨会邀请了领域专家针对动态催化理论计算研究进展进行讲授，内容覆盖从催化反应机理研究、机器学习加速方法、工作流软件使用等多个方向。通过将先进的机器学习方法及自动化工具与催化理论研究紧密结合，向大家展示其在解决复杂动态催化问题的能力。

与此同时，机器学习势函数加速的分子动力学模拟极大地提高了模拟效率，其核心难点在于高质量训练数据集的构建。对于催化反应过程，构建完备的训练数据集需要覆盖反应过程所涉及的复杂构象空间，即囊括所有可能的反应构型，这意味着巨大的时间与计算成本。针对以上研究痛点，AI4EC Lab于2024年4月推出了自主开发的动态催化智能计算工作流软件包ai²-cat，从初始结构出发，通过自动化迭代包括采样、第一性原理计算标注和势函数训练的主动学习过程，有望实现催化反应体系高精度势函数的快速构建，助力复杂催化过程的高效原位动态模拟。

本次研讨会上，我们同时设置动态催化工作流ai²-cat上机实练环节，帮助与会人员深入掌握讲授内容与工具使用，助力前沿研究。

会议地点：厦门市厦门大学思明校区（厦门市思明区思明南路422号）

Section 1: 学术报告（4月12日上午）

中国科学技术大学教授，博士生导师。 先后获国家高层次人才特殊支持计划青年拔尖人才项目、安徽省杰出青年基金、中国化学会唐敖庆理论化学青年奖、中科大墨子杰出青年特资津贴一等资助等荣誉称号与奖励，先后主持中国科学院青年创新促进会、中科大青年创新重点基金、国家自然科学基金青年和面上基金。主要致力于综合发展物理启发的人工智能方法并结合神经网络势分子模拟技术，以揭示从电子到原子到复合材料体系中涌现的一般性标度和演化规律，从而建立多尺度数学模型，推动理论指导下的先进催化材料理性设计、合成及性能维持。发现了界面应力调制燃料电池氧演化反应单原子电催化剂活性的火山型关系，揭示了决定纳米催化剂熟化失活的标度和分级方法，建立了物理启发和机器学习驱动多尺度超稳定纳米催化材料设计新理论，为理性设计长寿命耐高温能源催化材的理论筛选提供了基础。近年来在 Science、Nat. Catal.、Nat. Commun.、J. Phys. Chem. C.、ChemCatChem 等期刊上多篇学术论文。

嘉庚创新实验室博士后。2018年本科毕业于华东理工大学化工学院，2023年博士毕业于华东理工大学化学与分子工程学院，师从胡培君、王海丰教授，2023年8月加入厦门大学化学化工学院程俊教授团队& IKKEM AI4EC Lab 进行博士后研究工作。主要研究方向为催化反应网络的微观动力学解析及纳米催化剂的智能设计，在ACS Nano, ACS Catal., J. Chem. Phys. 等期刊发表论文多篇。

厦门大学化学化工学院博士研究生，本科毕业于内蒙古大学物理科学与技术学院，师从傅钢教授。主要研究方向为硼基材料的自组装、三维拓扑材料设计、硼基催化剂的 C-H 键选择性活化，以及机器学习加速的电池材料筛选与设计。

Section 2: 上机实践（4月12日下午）

厦门大学化学化工学院博士研究生，本科毕业于厦门大学化学化工学院，师从程俊教授。目前的主要研究方向为金属团簇催化过程中的动态性影响、动态催化通用势函数的构建以及自由能计算评估方法。

厦门大学化学化工学院博士研究生，本科毕业于云南大学化学化工学院，师从傅钢教授。目前的主要研究方向为基于机器学习势函数研究金属/水溶液界面电子转移与质子耦合电子转移过程中的透热态自由能面。

• 请有意向的研究人员于2025年4月3日前扫描下方二维码报名注册。

• 本次研讨会参与人数拟限30人，申请人收到会务组通知视为报名成功。

• 本次研讨会不收取会议费，提供12日午餐，交通、住宿费用自理。

• 有意者可先扫码加入本次研讨会微信群，群内将及时同步相关动态。

• 会务组联系方式：ai4ec@xmu.edu.cn

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