近日，哈爾濱工業大學環境學院尤世界教授團隊在深度學習計算機視覺與遷移學習可視化催化反應傳輸領域取得重要進展，相關研究成果發表在《自然通訊》（Nature Communications）上。
在化學、能源及環境科學等領域，非均相催化是驅動技術革新的核心引擎，其反應效率高度依賴于多孔催化劑的組成以及內部復雜的微觀結構。然而，精確解析這種結構－性能關系尤其是量化三維空間內的局部反應傳輸過程，一直是困擾科學界的重大難題。針對上述難題，尤世界教授團隊提出了基于融合了條件生成對抗網絡與特征表示遷移學習的深度學習計算機視覺新方法，實現了從二維圖像到三維局部反應信息的映射。未來，該方法有望推廣至燃料電池、二氧化碳電還原、環境污染治理等更廣泛的應用場景，從而顯著加速新材料、新結構的研發進程，為應對全球能源與環境挑戰提供強大的理論和技術支撐。
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