Katalis Prediksi adalah konsep atau metode yang menggunakan data, model komputasi, dan algoritma untuk meramalkan kinerja katalis sebelum diuji secara eksperimental. Pendekatan ini memungkinkan peneliti memilih atau merancang katalis yang paling efektif untuk suatu reaksi, menghemat waktu, biaya, dan sumber daya laboratorium.

Fitur utama:

• Prediksi aktivitas katalis berdasarkan struktur kimia, sifat fisik, atau data eksperimen sebelumnya.

• Membantu desain katalis baru untuk reaksi spesifik.

• Menggunakan metode komputasi dan machine learning untuk meningkatkan akurasi prediksi.

• Mengurangi eksperimen trial-and-error, sehingga proses penelitian lebih efisien.

Contoh:

• Prediksi katalis logam untuk reaksi hidrogenasi atau oksidasi menggunakan simulasi komputer.

• Desain katalis organik baru untuk sintesis obat dengan bantuan algoritma machine learning.

Slogan yang cocok:

“Meramalkan kinerja katalis untuk reaksi optimal sebelum percobaan nyata.”