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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(diǎn)擊:682
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  【化工儀器網(wǎng) 行業(yè)百態(tài)】在當(dāng)今科學(xué)研究的舞臺(tái)上,人工智能(AI)正逐漸成為一個(gè)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(xiàng)催化領(lǐng)域的突破性研究成果,他們通過揭示負(fù)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(gè)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(shí)驗(yàn)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(xiàn)中的大量實(shí)驗(yàn)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(gè)由高達(dá)300億個(gè)表達(dá)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(shí)和理論推導(dǎo),研究團(tuán)隊(duì)從中篩選出物理清晰、數(shù)值準(zhǔn)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(fù)載的金屬納米催化劑,還適用于其負(fù)載的金屬單原子分散催化劑,以及金屬負(fù)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(dòng)能源、環(huán)境和材料的綠色升級(jí),助力社會(huì)的可持續(xù)性發(fā)展。
 
  這一突破性研究成果標(biāo)志著AI技術(shù)與化學(xué)研究的深度融合達(dá)到了一個(gè)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(jì)與應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的理論支持。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善,相信在不久的將來會(huì)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(bào)

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