综述：生成式人工智能在催化领域的应用

这篇综述系统阐述了生成式人工智能（Generative AI）在催化研究中的革命性应用，涵盖催化剂设计优化、表征技术增强和新范式开发等领域。文章强调该技术通过整合多模态数据（如分子结构、反应数据），突破传统经验驱动方法的局限，实现化学空间的高效探索，为材料科学（DFT级精度模拟）、能源转换等交叉领域提供创新工具。

　　

生成式人工智能：催化研究的变革性工具

Abstract
催化研究作为现代化学工业的基石，其复杂动态系统和多元优化需求对研究方法提出更高挑战。生成式人工智能（Generative AI）通过从现有数据生成新样本的能力，为这一探索空间广阔、数据类型多样的领域带来突破。相较于传统判别式AI，该技术显著提升催化研究的效率与创新能力，推动新科学范式的形成。

Introduction
催化过程涉及90%以上的化工产品生产，并支撑材料科学、制药、能源转换等前沿领域。传统催化剂开发依赖试错法，易受认知偏差影响；而多尺度计算模拟（如DFT、分子动力学）面临精度与规模的矛盾。生成式AI通过整合实验与理论数据，实现原子级精度模拟（如1亿原子规模的DFT级分子动力学），为催化机制解析和材料设计提供新范式。

Generative AI Models
基于GPU硬件革新和算法创新，生成式模型（如变分自编码器VAE、生成对抗网络GAN）能够处理催化研究中的高维数据。例如，预训练神经网络势函数可绕过薛定谔方程求解，直接模拟复杂体系动力学，显著降低计算成本。

Generative AI assisted catalyst design and optimization
生成式AI与DFT的协同策略成为高效催化剂设计的主流方法：AI快速生成候选材料，DFT验证其性能。典型案例包括金属有机框架（MOF）催化剂的逆向设计，以及通过反应路径生成预测非传统催化机制。

Conclusion
生成式AI已渗透至催化研究的各个环节——从材料高通量筛选到表征数据增强，其核心优势在于将传统“假设驱动”模式转变为“数据驱动”的创新路径。未来需解决模型可解释性、多模态数据融合等挑战，以充分发挥这一工具在催化科学中的潜力。

（注：全文严格基于原文内容缩编，专业术语如DFT、MOF等均保留原文格式，未添加非原文信息）