近日，哈尔滨工业大学环境学院尤世界教授团队在深度学习计算机视觉与迁移学习可视化催化反应传输领域取得重要进展，相关研究成果发表在《自然通讯》（Nature Communications）上。
在化学、能源及环境科学等领域，非均相催化是驱动技术革新的核心引擎，其反应效率高度依赖于多孔催化剂的组成以及内部复杂的微观结构。然而，精确解析这种结构－性能关系尤其是量化三维空间内的局部反应传输过程，一直是困扰科学界的重大难题。针对上述难题，尤世界教授团队提出了基于融合了条件生成对抗网络与特征表示迁移学习的深度学习计算机视觉新方法，实现了从二维图像到三维局部反应信息的映射。未来，该方法有望推广至燃料电池、二氧化碳电还原、环境污染治理等更广泛的应用场景，从而显著加速新材料、新结构的研发进程，为应对全球能源与环境挑战提供强大的理论和技术支撑。