报告人：马丁 院士（北京大学）
报告题目：Pt/CeO2界面催化剂用于H2和CO氧化
报告时间：2026年2月1日（星期日）9:30
报告地点：909-B厅
报告摘要：
通过深入的机理研究来理解界面催化行为，对于应用人工智能和大数据方法设计高效催化剂至关重要。将人工智能与大数据方法应用于多相催化剂设计既带来独特机遇也伴随着挑战。这些困难主要源于数据准确标注的难题——这是训练AI模型的关键步骤。与围棋棋局或蛋白质结构预测等领域不同，催化剂设计，尤其是多相催化剂设计，涉及原子或分子层面上复杂且往往难以明晰的精准结构和相互作用。特别是，催化剂结构常常存在distribution，加上反应条件下这些结构的可能重构，进一步增加了人工智能和大数据方法用于催化剂设计的难度。以被广泛研究的甲醇合成Cu-Zn-Al催化剂为例，尽管已有大量文献，但人们对其实在高温高压反应条件下活性位点结构的认知仍存在空白。虽然大多数催化剂体系都有详尽研究记录，但实际活性结构及其在反应过程中的动态行为在原子层面仍属未知领域。但是，我们需要依赖精确完善的标注数据集来训练能够准确预测催化剂行为与结果的算法，而这一认知缺口严重限制了AI方法在催化剂设计中的有效性。本报告用Pt/CeO2催化剂上的H2和CO 的催化氧化为例，展示多相催化的复杂性，和机理研究的重要性。
个人简介：
马丁，中国科学院院士，北京大学化学与分子工程学院博雅特聘教授，国家级重点人才计划入选者，以第一完成人获国家自然科学奖二等奖，获腾讯科学探索奖和中国科学十大进展，长期从事能源催化方面的研究，聚焦高效制氢过程，发展碳资源与氢气转化新路径，开发了技术指标国际领先的低温水中取氢、高效制氢催化新体系；突破传统途径，以废弃含碳物质（废塑料）为碳资源构建了“碳-氢循环”催化新体系。
联系人：迟力峰院士、陈金星 教授