11月6日，我院人工智能科技专项参与资助的“CataAI表征专家系统”在2024科学智能峰会上正式发布。该系统由大连化学物理研究所能源研究技术平台（DNL20）靳艳研究员团队开发，是先进的能源催化材料表征数据智能分析系统，可智能化分析源于电子显微镜、红外光谱、质谱、X射线衍射等的多维度、多模态的能源催化材料表征数据。我院院长任晓光出席会议，并代表我院与大连化学物理研究所、北京深势科技有限公司共同见证了系统发布。

“CataAI表征专家系统”旨在解决表征数据量大、多维数据交叉、数据间互译和耦合难等问题，已在表征数据中的图像和谱图的智能处理方面取得系列进展：建立了双阶段神经网络模型，对图像中的颗粒目标进行检测和识别，利用损失函数确定最优目标框并送入分割模型进行像素分类，最终得到了精确的颗粒边界信息，实现催化剂材料中纳米粒子、团簇和单原子等复杂信息的精准分析；针对特定反应过程设计了可解释的红外光谱数据预处理模型，包括去基线、拟合分峰等，通过数据特征提取、深度学习模型训练，实现了原位光谱中催化反应过程下材料表面官能团物种实时、智能的识别和分析；通过自建数据库和新算法，实现了从质谱图到分子结构推荐；构建了数据管理、分类储存、图谱数据的特征参数智能提取等功能。

“CataAI表征专家系统”将作为首个案例应用在DICP AI Lab上。DICP AI Lab是大连化学物理研究所与北京深势科技有限公司合作共同打造的“大连化物所专属AI生态圈”，旨在为AI相关研究提供实践与共享生态环境，为能源催化研究提供高水平技术支持，推动能源催化领域的创新和进步。（文/图 刘岳峰 姜雷）