بحث

تحدث معنا

    تصميم المحفز للكيمياء الخضراء مع الذكاء الاصطناعي التوليدي
    اذهب إلى جامعة ليدز
    جامعة ليدز

    تصميم المحفز للكيمياء الخضراء مع الذكاء الاصطناعي التوليدي

    جامعة ليدز

    جامعة ليدز

    flag

    بريطانيا, ليدز

    ترتيب الجامعةQS Ranking
    83

    المعلومات الرئيسية

    مستوى البرنامج

    دكتوراه في الفلسفة

    نوع الدراسة

    دوام كامل

    كيفية الدراسة

    في الحرم الجامعي

    الحرم الجامعي

    Main Site

    لغة التعليم

    إنجليزي

    تواريخ البدء والمواعيد النهائية لتقديم الطلبات

    تواريخ البدء مواعيد التقديمأكتوبر-2026
    البدئ بالتقديم للبرنامج

    قم بزيارة موقع البرنامج الرسمي لمزيد من المعلومات

    تاريخ البدء أكتوبر-2026

    تصميم المحفز للكيمياء الخضراء مع الذكاء الاصطناعي التوليدي

    نبذة

    ملخص

    وجد الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة تطبيقات في جميع جوانب العلوم المتعلقة بالكيمياء. في حين أن توفر البيانات التجريبية الموثوقة يمثل حاليًا التحدي الرئيسي، فإن استخدام أساليب DFT الحديثة عالية الإنتاجية يمكن أن يساعد في التحايل على هذا القيد. غالبًا ما ركزت الدراسات التي أجريت حول تطبيق التعلم الآلي على الحفز على تحسين العملية، واختيار الروابط،1 مع بعض النمذجة الإحصائية المستندة إلى البيانات التجريبية. يقتصر الاستكشاف الآلي لمساحة الليجند على فئات محددة من المحفزات مع اختلاف بسيط في الروابط. ويرجع ذلك أساسًا إلى العدد الأقل بكثير من الروابط المعروفة (الآلاف بدلاً من الملايين) المتاحة للتدريب على خوارزميات الاستكشاف. قدمت مجموعة Nguyen حلاً بديلاً لذلك، من خلال استغلال قاعدة بيانات كامبريدج الهيكلية (CSD) كمصدر للروابط المحتملة للحفز بالاشتراك مع حسابات DFT عالية الإنتاجية لاكتشاف روابط جديدة قابلة للحياة لتفاعلات اقتران أولمان-غولدبرغ. ومع ذلك، فإن استكشاف مساحة الروابط الجديدة لا يزال يمثل لبنة أساسية في الاكتشاف الحقيقي للمحفزات الموجه بالذكاء الاصطناعي.

    سيتم تسليم المشروع:
    (ط) سير عمل آلي سريع يتنبأ بحاجز طاقة التنشيط للدورات الحفزية من خلال حسابات DFT الحديثة عالية الإنتاجية والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي بدقة عالية (التمييز).
    (2) خوارزمية آلية لاستكشاف الفضاء الكيميائي حول الروابط/المحفزات الواعدة، استنادًا إلى أجهزة التشفير التلقائي، مما يؤدي إلى روابط/محفزات (مولد) جديدة ومحسنة.
    (3) عرض توضيحي لـ AutoCatD على تفاعلات الاقتران المحفزة بالنيكل والحديد وتفاعلات التنشيط C-H.

    سيستفيد الطلاب من خبرة مجموعة Nguyen في الحفز الكيميائي والكيمياء الحاسوبية عالية الإنتاجية والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في الكيمياء. بالإضافة إلى ذلك، سيستفيد الطالب من العمل في بيئة بحثية متعددة التخصصات في iPRD. سيتم توفير برنامج ندوة، حيث تتم مناقشة جوانب الكيمياء الخضراء والذكاء الاصطناعي وهندسة العمليات على أساس شهري. سيتم توفير فرص عرض العمل والتواصل من خلال اجتماعات نادي iPRD الصناعي واجتماعات CheM62 وفعاليات RSC بالإضافة إلى مؤتمرات دولية/وطنية حول الكيمياء الخضراء والذكاء الاصطناعي.

    المتطلبات

    شروط القبول

    يجب أن يكون المتقدمون لبرامج الدرجات العلمية البحثية عادةً على الأقل حاصلين على درجة البكالوريوس البريطانية مع مرتبة الشرف من الدرجة الأولى أو الدرجة الثانية العليا (أو ما يعادلها) في تخصص مناسب. قد تكون معايير القبول لبعض درجات البحث أعلى، على سبيل المثال، تتطلب العديد من الكليات درجة الماجستير أيضًا. يُنصح المتقدمون بالتحقق من المدرسة ذات الصلة قبل تقديم الطلب. يُنصح المتقدمون غير المؤكدين بشأن متطلبات درجة بحثية معينة بالاتصال بالمدرسة أو كلية الدراسات العليا قبل تقديم الطلب.

    متطلبات دورة اللغة الإنجليزية

    الحد الأدنى لمتطلبات الالتحاق باللغة الإنجليزية للدراسة البحثية للدراسات العليا هو الحصول على 6.0 درجات في اختبار IELTS بشكل عام مع 5.5 على الأقل في كل مكون (القراءة والكتابة والاستماع والتحدث) أو ما يعادلها. يجب أن يكون تاريخ الاختبار خلال عامين من تاريخ بدء الدورة حتى يكون صالحًا. بعض المدارس والكليات لديها متطلبات أعلى.

    معلومات الرسوم

    الرسوم الدراسية

    GBP 0 

    رسوم الطلب

    GBP  
    جامعة ليدز

    تصميم المحفز للكيمياء الخضراء مع الذكاء الاصطناعي التوليدي

    جامعة ليدز

    [object Object]

    بريطانيا,

    ليدز

    برامج مشابهة

    برامج أخرى قد تكون ضمن اهتماماتك

    ابحث عن المزيد من البرامج
    المفضلة