申请/专利权人：南京师范大学

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877631A

主分类号：G16C20/90

分类号：G16C20/90;G06F40/295;G06F16/35

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提出了一种基于Alpha‑Beta剪枝与大语言模型（LLM）的催化剂快速筛选方法。这一系统旨在通过先进的LLM技术，在催化剂材料空间增强科学推理加速筛选。方法主要由以下模块组成：催化材料快速筛选模块，大语言模型催化材料特性表示模块。两个模块共同工作，实现了减少催化材料组合的搜索空间，快速筛选催化材料的功能。

主权项：1.基于Alpha-Beta剪枝与大语言模型加速催化材料筛选的方法，其特征在于：包括大语言模型催化材料模块和催化材料快速筛选模块，其中大语言模型催化材料模块用于通过微调LLM来提升其对催化材料特性的表示性能；催化材料快速筛选模块用于缩小催化材料筛选空间，加速催化材料筛选。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京师范大学 基于Alpha-Beta剪枝与大语言模型加速催化材料筛选的方法

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