近日，中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所研究員鄧德會(huì)團(tuán)隊(duì)與新加坡南洋理工大學(xué)李昊博博士團(tuán)隊(duì)合作，受邀撰寫了人工智能在催化劑設(shè)計(jì)與合成領(lǐng)域的Perspective評述文章，系統(tǒng)梳理了人工智能技術(shù)在多相催化劑設(shè)計(jì)與合成中的研究進(jìn)展，并前瞻性地展望了該領(lǐng)域未來的發(fā)展方向。相關(guān)成果發(fā)表在《物質(zhì)》上。
催化劑作為化工、能源和環(huán)保等領(lǐng)域不可或缺的關(guān)鍵材料，其傳統(tǒng)開發(fā)依賴經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的試錯(cuò)法，存在周期長、成本高及數(shù)據(jù)重復(fù)性差等問題，亟需探索新的研究范式實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)設(shè)計(jì)。近年來，人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展及其在各個(gè)領(lǐng)域的成功應(yīng)用，為催化劑設(shè)計(jì)與合成領(lǐng)域研究帶來了重要機(jī)遇，推動(dòng)該領(lǐng)域向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、自動(dòng)化和智能化方向轉(zhuǎn)型。
該評述系統(tǒng)梳理了人工智能技術(shù)在催化劑設(shè)計(jì)與合成領(lǐng)域的最新進(jìn)展，詳細(xì)闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在催化劑結(jié)構(gòu)與性能預(yù)測、合成條件優(yōu)化、高通量自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)與表征方面的重要應(yīng)用。團(tuán)隊(duì)提出了通過機(jī)器學(xué)習(xí)有效識(shí)別影響催化劑性能的關(guān)鍵描述符，從而降低傳統(tǒng)理論計(jì)算成本、提高研究效率的新策略，并重點(diǎn)論述了主動(dòng)學(xué)習(xí)和生成模型等前沿技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)更高效精準(zhǔn)的催化劑設(shè)計(jì)與合成流程。除此之外，文章還特別強(qiáng)調(diào)了人工智能驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)自動(dòng)化合成系統(tǒng)在提升催化劑設(shè)計(jì)、合成、表征及優(yōu)化全流程的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與可重復(fù)性、減少人為誤差方面的核心價(jià)值。
本研究還深入探討了該領(lǐng)域在催化體系泛化能力、跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)整合與共享，以及自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)異常識(shí)別與分析能力等方面的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，前瞻性地展望了對應(yīng)的解決方案與技術(shù)發(fā)展路徑，為推動(dòng)催化領(lǐng)域向更高水平的自動(dòng)化與智能化研究范式轉(zhuǎn)型提供了借鑒。
相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1016/j.matt.2025.102138
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