日前，中国科学技术大学教授李微雪团队在多相催化范畴获得重大突破，其研讨效果在线发表于《科学》杂志。

该研讨运用人工智能技术提醒了负载型金属催化剂中“金属-载体相互效果”的实质，处理了困扰该范畴近50年的难题。

报导称，自2017年起，李微雪带领团队历时8年，经过搜集25种金属和27种氧化物的试验数据，运用可解说性AI算法构建了一个包括300亿个表达式的候选空间。

经过可解说性AI(A)和试验数据(B)树立金属-载体相互效果数学模型,“恢复”缺失试验数据(C)，量化金属-氧和金属-金属相互效果(D)，解耦对MSI奉献(E)。

终究，他们树立了一个具有清晰物理含义的机器学习公式，初次完好提醒了影响金属-载体相互效果的两个要害物理量：“金属-氧相互效果”和“金属-金属相互效果”。

这一发现为了解金属-载体相互效果供给了全新视角，并提出了“强金属-金属效果”原理性判据，有用解说了现在简直一切在这类系统中观测到的包覆现象。

值得一提的是，该研讨还得到了中国科学院院士、清华大学教授李亚栋的高度认可，他以为该效果对高效负载型催化剂的理性规划极具辅导价值。

此外，已有试验课题组运用此次提出的理论合成了新的催化资料系统，后续新催化反应的研讨工作也在快速推动中。

分子动力学提醒氧化物包裹金属催化剂(A-D)，金属-金属相互效果决议包覆界面结构与动力学(E-F)，强金属-金属效果包裹原理性判据(H)。

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