基于分子模拟与人工智能的交互式催化方法及平台

本发明公开一种基于分子模拟与人工智能的交互式催化方法及平台，本方法通过数据分类、条件优化、结构建模与机理分析实现催化剂智能设计。用户上传的催化数据经标准化处理后分为两类：数据集A用于多目标优化算法推荐最优反应条件；数据集B的催化剂结构经量子化学软件优化后构建三维模型，并优化多个中间体、过渡态结构及计算几何/电子描述符。通过特征筛选与降维技术，构建模型E和模型F双模型协同预测体系，最终利用模型F驱动分子生成算法筛选高性能催化剂。本发明能够实现对具体应用场景的灵活适配，满足工业界对高效、精准催化剂性能预测与智能设计的迫切需求，有效助力工业界降本增效、加速催化剂研发流程。