亚利桑那州立大学教授获洪堡奖学金，将赴德国合作破解沸石催化难题

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近日，亚利桑那州立大学艾拉·富尔顿工程学院的化学工程副教授克里斯托弗·穆希奇传来好消息——他成功获得了洪堡研究奖学金。

这项奖学金是国际上竞争最激烈的研究资助项目之一，面向全球各学科的研究人员，支持他们与德国科研机构开展合作。每年有数千人申请，最终入选率仅20%-25%。穆希奇教授的成功入选，意味着他将在未来三年内，每年夏天前往德国柏林，开展为期三个月的合作研究。

对于这次机会，穆希奇教授难掩期待：“那将会非常非常酷。”

与顶尖量子化学家联手

在德国期间，穆希奇将与柏林工业大学（TU Berlin）的著名量子化学家马丁·考普教授合作。考普教授是核磁共振（NMR）波谱计算领域的国际权威，擅长运用量子力学的基本定律预测分子的行为。

核磁共振技术是化学研究中常用的工具，它像医学上的磁共振成像（MRI）一样，能够在不破坏样品的情况下，探测材料内部的结构信息。不同的是，MRI生成的是直观的图像，而核磁共振产生的是一系列复杂的波形信号，研究人员需要对这些信号进行解读，才能推断出分子的原子排列方式。

这正是穆希奇教授擅长的工作。

多年来，穆希奇一直致力于开发新的研究方法，探索环境和可再生能源领域的化学反应。他利用亚利桑那州立大学的超级计算机资源，将量子化学模拟与机器学习技术相结合，试图从复杂的核磁共振信号中，快速准确地反推出材料的结构特征。

聚焦沸石：催化领域的“明星材料”

本次合作的研究重点是沸石。这是一种多孔材料，内部布满了无数微小的孔道和空腔，结构类似于海绵。正因为这种独特的结构，沸石能够作为催化剂，在燃料提炼、石油化工、可再生能源等众多领域中发挥关键作用。

不过，沸石的结构极其复杂，这让研究变得困难重重。穆希奇教授解释说，虽然推断沸石的整体框架相对容易，但要理解它在具体化学反应中的行为，必须搞清楚一个更微观的问题——原子排列的“缺陷”。

“大多数沸石都存在缺陷，”穆希奇说，“这意味着原子的数量要么过多，要么过少，导致局部出现电子或质子的过剩或缺失。而这些微观上的差异，直接决定了进入沸石孔道的气相或液相分子能否发生反应。”

核磁共振技术可以帮助研究人员发现这些缺陷的位置，但难点在于解读。同样的信号，可能对应着多种不同的原子排列方式，很难仅凭扫描图就做出准确判断。

引入人工智能，让研究提速

传统的做法是：研究人员先猜测一个可能的原子结构，然后用密度泛函理论（一种量子化学计算方法）模拟出它对应的核磁共振信号，再与实际测得的信号进行比对。如果对不上，就得重新猜测，重新计算。

这个过程不仅耗时，而且计算量巨大。即便有超级计算机的帮助，预测一个沸石结构的核磁共振信号，也可能需要整整一周的时间。

穆希奇和考普的合作，正是要打破这种低效的循环。他们的计划是：利用已知的沸石结构数据，结合考普团队在核磁共振计算方面的深厚积累，训练人工智能模型。让AI学会“看懂”核磁共振谱图，快速匹配出最有可能的原子结构。

最终，他们希望开发出一款开源软件工具。未来的研究人员只需输入测得的核磁共振谱图，就能在短时间内得到结构预测结果，而不必再经历漫长的试错过程。

从德国出发，影响世界

今年夏天，穆希奇将开启他的第一次德国之行。除了体验当地的生活和文化，他更期待的是与考普教授的深度交流。

“在进行核磁共振计算时，有很多选择和捷径可走，”穆希奇说，“考普教授和他的团队已经开发出可靠地运用这些捷径的方法，他们将帮助我理解和改进我们的计算方法。”

通过这次合作，两位研究人员希望共同打造一个更高效的研究工具，帮助科学家更快、更经济地开发出适用于清洁能源和其他日常化学品的新型催化剂。而这些成果，最终将惠及我们每个人的生活。

攀

宝

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