CataLM: Empowering Catalyst Design Through Large Language Models

催化领域在塑造可持续发展道路方面具有至关重要的意义，促使人们大力研究利用人工智能（AI）进行催化剂设计。目前，对开源大型语言模型（LLM）进行微调已经在生物学和医疗保健等各个领域取得了重大突破。受到这些进展的启发，我们介绍了 CataLM（Cata}lytic Language Model），这是一个专门针对电催化材料领域量身定制的大型语言模型。我们的研究结果表明，CataLM在促进人工智能与人类在催化剂知识探索和设计方面的协作方面具有显著的潜力。据我们所知，CataLM是首个专门用于催化剂领域的LLM，为催化剂的发现和开发提供了新的途径。

本论文旨在利用人工智能技术在催化剂设计方面取得突破，提高可持续发展水平。具体而言，作者试图通过开发一个专门针对电催化材料的大型语言模型 CataLM，来探索和设计新型催化剂。

本论文的关键思路是开发一个专门针对电催化材料的大型语言模型 CataLM，利用该模型来辅助人类探索和设计新型催化剂。相比当前领域中的研究，该论文的思路具有创新性。

本论文的亮点在于，作者开发了一个专门针对电催化材料的大型语言模型 CataLM，该模型在催化剂知识探索和设计方面具有潜在的巨大作用。作者在实验中使用了多个数据集，并且开源了代码，为后续研究提供了便利。

近年来，越来越多的研究者开始关注利用人工智能技术在催化剂设计方面的应用。例如，一些研究者利用深度学习技术来预测催化剂的性能，另一些研究者则利用机器学习技术来加速催化剂的开发过程。相关研究的论文包括《Deep learning for computational catalysis: prediction and interpretation of reaction pathways and catalyst performance》和《Machine learning in catalysis science: prediction, design, and big data》等。