5月12日，國工智能AI研究院成功舉辦第四屆“AI課題文獻綜述茶歇分享會”。本次活動聚焦“AI推動下的催化劑設計革命”，由國工智能AI催化研發課題負責人胡鈞員研究員帶來一場跨越學術與工業的前沿技術分享。從手性選擇性的科學奧秘到工業化應用的挑戰，AI正成為催化領域創新的核心驅動力！ 

1. 催化科學的核心：性能與描述符的AI解析 

     國工智能AI催化研發課題負責人胡鈞員研究員從催化劑的基本性能切入，深入探討了活性、選擇性、產率及壽命等關鍵指標。特別是選擇性指標，常規的選擇性分為化學選擇性、區域選擇性、對映選擇性以及非對映選擇性，胡鈞員深入總結了不同選擇性的反應路徑特點。通過量子化學手段分析反應勢能面、電子描述符（如HOMOLUMO軌道）和活化應變模型（ASM），揭示了催化劑設計中“結構-能量-性質”的復雜關聯。 

     案例：手性分子的對映選擇性在藥物合成中的重要性，如沙利度胺悲劇的啟示。 

AI價值： 快速預測反應路徑，優化催化劑設計，避免傳統試錯的高成本。 

 2. 學術突破到工業落地：中國科學家的創新實踐 

    國工智能AI催化研發課題負責人梳理了多位科學家的里程碑工作，展現從實驗室到產業化的跨越： 

馮小明院士：手性雙氮氧配體催化不對稱反應，推動手性藥物高效合成。  

馬大為院士：改進Ullmann反應，應用于C-N偶聯反應噸級生產。  

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