News report: "Science"! The team led by Li Weixue from the University of Science and Technology of China leverages AI to solve major scientific challenges in the field of catalysis.
《科學(xue)》！中國金宝搏入口188李微雪團隊借助AI破解催化領域重(zhong)大科學(xue)難題(ti)
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AI能(neng)否從大(da)量的實(shi)驗數據中建立數學(xue)(xue)模型，并加速科(ke)學(xue)(xue)原(yuan)理的發現？ 2024年11月22日，188bet足球的李微雪課題組在《科學》雜志上發表了一項催化領域的突破性研究成果，對這一問題提供了有力的回答。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，展示了AI在催化188bet金宝搏在线中的巨大潛力。
可解(jie)釋性(xing)人工智能(neng)揭示“金屬(shu)-載體相互作用(yong)”本質
負載型金屬催化劑是工業及實驗中最常用的催化劑之一，科學家致力于開發高活性、高選擇性和高穩定性的催化劑。其中的一個重大科學挑戰是洞察“金屬-載體相互作用”的本質及其調控，這一作用顯著影響著催化劑的穩定性、電子轉移、組分、形貌以及界面催化位等。早在(zai)1978年，科學家們就發現(xian)氧(yang)化物(wu)載(zai)體(ti)在(zai)高溫還(huan)原環(huan)境下會(hui)包覆金屬催化劑(ji)，從而顯著(zhu)改變催化性能，該現(xian)象被歸結為由強金屬-載(zai)體(ti)相互作用所致。
2021年，李微雪課題組建立了金屬-載體相互作用調控催化劑穩定性的Sabatier原理，提出了通過構建相互作用強弱不同的雙功能載體來解決催化劑在苛刻條件下的穩定性問題(Science 374 (2021) 1360-1365)。然而，由于(yu)該(gai)作用(yong)(yong)敏感地(di)依賴于(yu)金屬和(he)載體的(de)組(zu)分、尺(chi)寸、形貌，催化劑制(zhi)備和(he)反應條件(jian)等，揭示決定(ding)金屬-載體相(xiang)互作用(yong)(yong)強弱的(de)本質、發展具有預測能(neng)力的(de)一般性理論仍是亟待解決的(de)重大科學挑戰。
中國金宝搏入口188李微(wei)雪（左）與學生(sheng)討論實驗(yan)結果
在這一最新研究中，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，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(li)解載(zai)體效應提供了全新視(shi)角。
大規模分子動力學模擬揭示，“金屬-金屬相互作用”還決定了氧化物包覆金屬催化劑的動力學速率，以及包覆界面處金屬-金屬鍵的占比。基于此，團隊提出了“強金屬-金屬作用原理性判據”，用以預測包覆現象的出現。這一判據不僅解(jie)釋了迄今為止幾乎(hu)所有(you)觀測(ce)(ce)到(dao)的(de)氧化物包覆現象，還預測(ce)(ce)了更廣泛(fan)的(de)有(you)待(dai)發現的(de)新體系(xi)。
通過可解釋AI揭示金屬-載體相互作用(yong)本質并預測包覆現象
研究人員所提出的“金屬-載體相互作用”理論具有極高的普適性。它不僅適(shi)(shi)用(yong)于氧化物負載(zai)的(de)金(jin)屬(shu)納米催(cui)化劑(ji)，還適(shi)(shi)用(yong)于其負載(zai)的(de)金(jin)屬(shu)單(dan)原(yuan)子分散催(cui)化劑(ji)，以及金(jin)屬(shu)負載(zai)的(de)氧化物薄(bo)膜催(cui)化劑(ji)。“強金(jin)屬(shu)-金(jin)屬(shu)作用(yong)原(yuan)理性判據(ju)”，原(yuan)則(ze)上也同樣適(shi)(shi)用(yong)于其他金(jin)屬(shu)化合物載(zai)體的(de)包覆行為(wei)。這(zhe)一理論模型(xing)經過(guo)適(shi)(shi)當變換，可以推(tui)廣到更一般(ban)的(de)復合材料界面體系(xi)，為(wei)界面設(she)計(ji)和調(diao)控提供理論指導。
清華大學化學系李亞棟院士評價：“這項成果解決了多相催化研究中的一個重大基礎科學難題，對高效負載型催化劑的理性設計極具指導價值。”李微雪表示，該成果有望加快新催(cui)化(hua)材料和(he)新催(cui)化(hua)反(fan)應的發(fa)(fa)現，推(tui)動能源、環境和(he)材料的綠色升(sheng)級，助力社會的可持續(xu)性發(fa)(fa)展。
中(zhong)國金宝搏入口188李微雪課(ke)題(ti)組(zu)合影
令人振奮的是，研究人員在該研究中創新性地利用可解釋性人工智能算法從實驗數據中提煉出數學模型和科學原理，用來解決催化科學中的重大問題，這為(wei)推動人工智(zhi)能技術與(yu)化學研(yan)究的(de)深度融(rong)合提供了全新(xin)視角。
論文鏈接：//science.org/doi/10.1126/science.adp6034
DOI鏈接：10.1126/science.adp6034
