Machine learning-based design of electrocatalysts and catalytic mechanism research

本综述探讨了机器学习在电催化剂设计中的应用，尤其是在筛选高效电催化剂和加速催化过程中的作用.面对气候变化和能源需求的双重挑战，清洁能源技术成为可持续发展的核心，电催化作为关键技术发挥着重要作用.然而，传统的“试错法”存在高成本和低效率的问题，机器学习通过精确预测电催化性能、加速催化剂筛选与设计，成为解决这一瓶颈的重要工具.描述符能够揭示催化剂的基本特征与性能之间的关系，进而加速筛选过程.本文探讨了描述符如何在电催化剂设计中桥接基本特征与性能之间的关系，并综述了当前机器学习势在催化机制研究中的应用.此外，还介绍了大型语言模型在电催化剂设计中的创新应用.本文展示了机器学习在复杂反应机制探索中的巨大潜力，并展望了未来的发展趋势和挑战.