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AI助力,！我國科學(xué)家取得催化基礎(chǔ)理論重大突破
2024年11月23日 15:05:36
來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：5052
近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)李微雪課題組在《科學(xué)》雜志上發(fā)表了一項催化領(lǐng)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(zhì),，對這一問題提供了有力的回答,，展示了AI在催化科學(xué)研究中的巨大潛力。
【化工儀器網(wǎng) 行業(yè)百態(tài)】在當今科學(xué)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(xué)技術(shù)大學(xué)李微雪課題組在《科學(xué)》雜志上發(fā)表了一項催化領(lǐng)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(zhì),，對這一問題提供了有力的回答，展示了AI在催化科學(xué)研究中的巨大潛力,。
長久以來,，催化科學(xué)中的一個核心挑戰(zhàn)是如何深入理解并調(diào)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(guān)重要,，它影響著催化劑的穩(wěn)定性,、電子轉(zhuǎn)移能力以及反應(yīng)界面的特性。然而,，由于金屬與載體之間的復(fù)雜關(guān)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(yīng)環(huán)境等,，這使得科學(xué)家難以從實驗數(shù)據(jù)中直接洞察到相互作用的本質(zhì)規(guī)律。
面對這一難題,，李微雪教授課題組采取了創(chuàng)新的研究策略,。課題組人員借力AI技術(shù)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(shù)據(jù),，通過可解釋性AI算法，由材料性質(zhì)作為基本特征,，經(jīng)過迭代式的數(shù)學(xué)操作,，構(gòu)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(jié)合領(lǐng)域知識和理論推導(dǎo),，研究團隊從中篩選出物理清晰、數(shù)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(zhì)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(guān)鍵新變量,，首次完整揭示了金屬-載體相互作用的本質(zhì),。研究發(fā)現(xiàn),，“金屬-金屬相互作用”是決定載體差異的關(guān)鍵因素，這為理解載體效應(yīng)提供了全新視角,。
據(jù)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(yīng)的發(fā)現(xiàn),，推動能源、環(huán)境和材料的綠色升級,，助力社會的可持續(xù)性發(fā)展,。
這一突破性研究成果標志著AI技術(shù)與化學(xué)研究的深度融合達到了一個新高度。它不僅為催化基礎(chǔ)理論的發(fā)展開辟了新的路徑,，也為未來催化劑的設(shè)計與應(yīng)用提供了強有力的理論支持,。隨著AI技術(shù)的不斷進步和完善，相信在不久的將來會有更多的科學(xué)難題被解決,，更多的科技創(chuàng)新成果涌現(xiàn)出來,。
素材來源：科技日報
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