报告摘要：

围绕有机光催化剂的开发及其光催化太阳能转化，报告人通过交叉融合实验、理论计算、高通量和机器学习等手段，探索有机光催化剂加速开发的新方法。报道内容包括：使用高通量技术高效开发高性能光催化合成过氧化氢及光催化产氢的有机光催化剂；结合机器学习首次建立共轭有机分子光催化剂产氢性能预测模型，实现光催化剂筛选；机器学习指导开发有机光催化剂。

报告人简介：

个人简介：李小波，浙江师范大学特聘教授。本科毕业于学院，博士毕业于大连化学物理研究所，先后在悉尼大学和利物浦大学进行博后研究。研究方向专注于有机光催化剂的开发及其光催化太阳能转化：以第一和通讯作者在Nat. Nanotechnol., J. Am. Chem. Soc., Angew. Chem. Int. Ed., Adv. Mater., Chem. Sci.等SCI期刊发表论文22篇。近年来，研究主要结合机器学习探索有机光催化剂开发的新方法。