AI助力！我國科學家取得催化基礎理論重大突破
【化工儀器網 行業百態】在當今科學研究的舞臺上，人工智能(AI)正逐漸成為一個重要的角色。近日，中國科學技術大學李微雪課題組在《科學》雜志上發表了一項催化領域的突破性研究成果，他們通過揭示負載型金屬催化劑的“金屬-載體相互作用”本質，對這一問題提供了有力的回答，展示了AI在催化科學研究中的巨大潛力。
長久以來，催化科學中的一個核心挑戰是如何深入理解并調控金屬-載體間的相互作用，這種相互作用對于提升催化劑的性能至關重要，它影響著催化劑的穩定性、電子轉移能力以及反應界面的特性。然而，由于金屬與載體之間的復雜關系受到多種因素的影響，包括金屬的種類、載體的類型、制備條件和反應環境等，這使得科學家難以從實驗數據中直接洞察到相互作用的本質規律。
面對這一難題，李微雪教授課題組采取了創新的研究策略。課題組人員借力AI技術展開了深入研究，為該問題的解決帶來了新的突破口。他們匯總了多篇核心文獻中的大量實驗數據，通過可解釋性AI算法，由材料性質作為基本特征，經過迭代式的數學操作，構建了一個由高達300億個表達式所組成的特征空間。利用壓縮感知算法，結合領域知識和理論推導，研究團隊從中篩選出物理清晰、數值準確的描述符，成功建立了“金屬-載體相互作用”與材料性質之間的控制方程。
這一方程除了包含“金屬-氧相互作用”外，還突破性地包含了“金屬-金屬相互作用”這一關鍵新變量，首次完整揭示了金屬-載體相互作用的本質。研究發現，“金屬-金屬相互作用”是決定載體差異的關鍵因素，這為理解載體效應提供了全新視角。
據了解，研究人員所提出的“金屬-載體相互作用”理論具有較高的普適性。它不僅適用于氧化物負載的金屬納米催化劑，還適用于其負載的金屬單原子分散催化劑，以及金屬負載的氧化物薄膜催化劑。
李微雪表示，該成果有望加快新催化材料和新催化反應的發現，推動能源、環境和材料的綠色升級，助力社會的可持續性發展。
這一突破性研究成果標志著AI技術與化學研究的深度融合達到了一個新高度。它不僅為催化基礎理論的發展開辟了新的路徑，也為未來催化劑的設計與應用提供了強有力的理論支持。隨著AI技術的不斷進步和完善，相信在不久的將來會有更多的科學難題被解決，更多的科技創新成果涌現出來。
素材來源：科技日報
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