中國(guó)教育報(bào)-中國(guó)教育新聞網(wǎng)訊(記者 方夢(mèng)宇)AI能否從大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中建立數(shù)學(xué)模型,并加速科學(xué)原理的發(fā)現(xiàn)?11月22日,中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的李微雪課題組在《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,對(duì)這一問(wèn)題提供了有力的回答。他們通過(guò)揭示負(fù)載型金屬催化劑的“金屬-載體相互作用”本質(zhì),展示了AI在催化科學(xué)研究中的巨大潛力。
負(fù)載型金屬催化劑是工業(yè)及實(shí)驗(yàn)中最常用的催化劑之一,科學(xué)家致力于開(kāi)發(fā)高活性、高選擇性和高穩(wěn)定性的催化劑。其中的一個(gè)重大科學(xué)挑戰(zhàn)是洞察“金屬—載體相互作用”的本質(zhì)及其調(diào)控,這一作用顯著影響著催化劑的穩(wěn)定性、電子轉(zhuǎn)移、組分、形貌以及界面催化位等。
在這一最新研究中,課題組人員借力AI技術(shù)展開(kāi)了深入研究,為該問(wèn)題的解決帶來(lái)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(guò)可解釋性AI算法,由材料性質(zhì)作為基本特征,經(jīng)過(guò)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),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。
大規(guī)模分子動(dòng)力學(xué)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(dòng)力學(xué)速率,以及包覆界面處金屬-金屬鍵的占比。基于此,團(tuán)隊(duì)提出了“強(qiáng)金屬—金屬作用原理性判據(jù)”,用以預(yù)測(cè)包覆現(xiàn)象的出現(xiàn)。這一判據(jù)不僅解釋了迄今為止幾乎所有觀測(cè)到的氧化物包覆現(xiàn)象,還預(yù)測(cè)了更廣泛的有待發(fā)現(xiàn)的新體系。
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。“強(qiáng)金屬—金屬作用原理性判據(jù)”,原則上也同樣適用于其他金屬化合物載體的包覆行為。這一理論模型經(jīng)過(guò)適當(dāng)變換,可以推廣到更一般的復(fù)合材料界面體系,為界面設(shè)計(jì)和調(diào)控提供理論指導(dǎo)。
令人振奮的是,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,用來(lái)解決催化科學(xué)中的重大問(wèn)題,這為推動(dòng)人工智能技術(shù)與化學(xué)研究的深度融合提供了全新視角。
工信部備案號(hào):京ICP備05071141號(hào)
互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)許可證 10120170024
中國(guó)教育報(bào)刊社主辦 中國(guó)教育新聞網(wǎng)版權(quán)所有,未經(jīng)書(shū)面授權(quán)禁止下載使用
Copyright@2000-2022 www.aaallgj.com All Rights Reserved.