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GMAE与AdsMT结合密度泛函理论:利用多模态Transformer进行催化剂筛选及全局最低吸附能预测,助力高效催化剂设计与开发
在催化剂筛选领域,快速评估催化剂表面与吸附质之间的全局最低吸附能(Global Minimum Adsorption Energy, GMAE)是至关重要的任务。然而,传统基于密度泛函理论(DFT)的计算方法往往需要处理多个吸附位点和复杂构型,导致时间和资源成本高昂。 为解决这一问题,洛桑联邦理工学院(EPFL)Philippe Schwaller教授团队与上海交通大学贺玉莲教授团队联合开发了一种多模态Transformer框架——AdsMT。该框架由博士生陈俊武(现就读于EPFL)和黄旭(现就读于UC Berkeley)共同主导完成,并于2025年4月4日发表在《Nature Communicat...