該理論有效地遷移到了其他催化體系中，包括金屬單原子催化劑和氧化物薄膜催化劑，展示了極高的普適性。此外，該理論成功地解決了氧化物載體在高溫還原條件下包覆金屬催化劑的難題。研究團(tuán)隊(duì)提出了“強(qiáng)金屬-金屬作用原理性判據(jù)”，預(yù)測(cè)了包覆現(xiàn)象的發(fā)生條件，不僅解釋了迄今為止幾乎所有觀測(cè)到的包覆現(xiàn)象，還對(duì)未來研究方向作出了預(yù)測(cè)和指導(dǎo)。

在最新研究中，李微雪團(tuán)隊(duì)使用AI技術(shù)解決了這一困擾科學(xué)界近四十年的難題。基于多年積累，他們匯總了多篇文獻(xiàn)中的大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過可解釋性AI算法，從材料的基本性質(zhì)出發(fā)，經(jīng)過迭代式的數(shù)學(xué)操作構(gòu)建了多達(dá)300億個(gè)表達(dá)式，進(jìn)而利用壓縮感知算法，結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和理論推導(dǎo)，為“金屬-載體相互作用”建立了物理清晰、數(shù)值準(zhǔn)確的控制方程。

尤其是，研究人員在該研究中創(chuàng)新性地利用可解釋性人工智能算法從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中提煉出數(shù)學(xué)模型和科學(xué)原理，解決了實(shí)際科研中的重大問題，這為推動(dòng)人工智能技術(shù)與科學(xué)研究的深度融合提供了全新視角。(完)

據(jù)介紹，這一方程突破性地包含了“金屬-金屬相互作用”這一關(guān)鍵新變量，揭示了該變量對(duì)載體效應(yīng)的調(diào)控作用，首次完整揭示了金屬-載體相互作用的本質(zhì)。

催化研究中的一個(gè)重大科學(xué)挑戰(zhàn)是調(diào)控“金屬-載體相互作用”來提高催化性能，然而傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)研究方法難以洞察這一復(fù)雜問題的本質(zhì)并定量預(yù)測(cè)相關(guān)現(xiàn)象。

澳门新银河手机娱乐中新網(wǎng)合肥11月22日電 (記者 吳蘭)11月22日凌晨，《科學(xué)》(Science)雜志在線發(fā)表了中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)李微雪課題組在催化領(lǐng)域的突破性研究成果，該研究通過揭示負(fù)載型金屬催化劑的“金屬-載體相互作用”本質(zhì)，展示出AI在催化科學(xué)研究中的巨大潛力。

清華大學(xué)化學(xué)系李亞棟院士認(rèn)為，該項(xiàng)成果解決了多相催化研究中的一個(gè)重大基礎(chǔ)科學(xué)難題，對(duì)高效負(fù)載型催化劑的理性設(shè)計(jì)極具指導(dǎo)價(jià)值。李微雪教授表示，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)。