中国科学技巧大年夜学传授李微雪的电脑里有个文件夹，保存了同一论文的329个不合版本。每个版本按照日期定名，最早一版是2018年9月5日，最后一版是2024年10月20日。

　　近日，这篇解开困扰多相催化范畴近50年难题的论文在线揭橥于《科学》。李微雪团队应用人工智能（AI）技巧揭示了负载型金属催化剂中“金属-载体互相感化”的本质。

　　起色涌如今2023年。博士生胡建钰应用基于神经收集势函数的分子动力学模仿，成功在理论上重现了1978年实验上发明的包覆现象。

　　中国科学院院士、清华大年夜学传授李亚栋认为，该成果“解决了多相催化研究中一个重大年夜基本科学难题，对高效负载型催化剂的理性设计极具指导价值”。

　　以异常“优美”的方法解开难题

　　90%以上的化学品在催化剂的赞助下合成制备，氧化物负载金属催化剂是应用最广泛的工业催化剂之一。经久以来，科学家一向在尽力开辟高活性、高选择性和高稳定性的催化剂。

　　“负载型催化剂体系中有两大年夜基石——催化剂与反响物的关系和催化剂与载体的关系。前者是进步催化活性和选择性的关键，后者则起到‘定海神针’的感化。”论文通信作者李微雪说。

　　早期研究大年夜多聚焦于金属催化剂与反响物的互相感化，而忽视了金属催化剂与载体的互相感化。跟着研究赓续深刻，人们发明氧化物载体不仅发挥了稳定金属催化剂的感化，还能进一步影响催化剂体系中的电荷转移、描写改变、新界面位点形成、化学成分以及界面包覆等，进而明显影响了催化剂的活性和选择性。

　　事实上，早在1978年，科学家就发明氧化物载体在高温还原情况下，出现了包裹金属催化剂的现象。这一现象被归结为由强金属-载体互相感化所致。后来，人们用这一概念解释所有表示出明显界面效应的实验现象。

　　“影响金属与载体互相感化的身分太多、太复杂，涉及催化剂和载体的组分、构造、尺寸、描写等。这一感化又敏感地依附于催化剂的制备过程和反响前提等。”李微雪说，如今，每年有近7000篇论文涉及金属-载体互相感化这一概念，并且呈稳步增长的趋势，但对该感化的研究一向没有实现定量化，尤其是缺乏明白的构效关系。

　　王泰然从上百篇文献中收集了大年夜量高质量的界面感化数据，并应用SISSO建立起响应的公式。然则，公式背后的物理意义和重要价值还有待深刻发掘。

　　为此，从2017年起，他带领学生应用AI技巧“逝世磕”该问题，历时8年关于解开这一困扰多相催化范畴近50年的难题。

　　“令我们吃惊的是，在诸多复杂身分中，竟是金属催化剂与载体中的金属形成的金属-金属键产生了决定性影响，而不是大年夜家经久以来所想象的金属-氧键。”李微雪说，这为懂得金属-载体互相感化供给了全新视角。

　　《科学》审稿人高度评价了这项工作：“该研究对于改进工业催化剂异常重要，我对作者从原子层面出发并以一种‘优美’的方法解决这一问题表示祝贺！研究成果极具创造性、思惟性和深刻性。”

　　从300亿个表达式中构建一个通用简洁公式

　　一场跨越时空的接力赛

　　在这项研究中，科研人员先是收集了25种金属27种氧化物的178个实验数据，然后应用一种可解释性AI算法，构建了一个由300亿个表达式构成的候选空间，并在此基本上建立了一个具有明白物理意义的机械进修公式。

　　“可解释性AI算法从材料的基本性质出发，将材料已知的物理化学参数迭代地经由过程数学组合，获得300亿个表达式。”李微雪说，他们进一步基于紧缩感知道理，从300亿个表达式中获得一个能再现所有实验数据的方程。

　　最终，他们结合范畴常识和理论推导，建立了一个物理清楚、数值精确的简洁方程式，初次完全揭示了影响金属-载体互相感化的两个关键物理量，即“金属-氧互相感化”和“金属-金属互相感化”。

　　“得出一个机械进修公式比较简单，难的是若何结合具体问题让公式变得高度可解释，并从中发掘出物理意义和科学道理。”李微雪说，这依附于研究者对问题的熟悉和断定。

　　得出公式后，他们反复确认核实，对675个金属-氧化物体系进行了分析，发明“金属-氧互相感化”是形成界面的重要“供献者”，而“金属-金属互相感化”是区分不合载体影响的关键身分。

　　“简单来说，所有的氧化物载体都含有氧，不合的是它们包含的金属不合。是以，显而易见，是‘金属-金属互相感化’对载体效应产生了决定性影响。”李微雪感慨，捅破这层“窗户纸”，人们竟然花了近50年时光。

　　值得一提的是，他们还提出了“强金属-金属感化”道理性判据，即当两种金属间感化强于氧化物中金属自身互相感化时，氧化物载体将包覆金属催化剂。比如，金属催化剂是铂，载体是氧化钛。当铂-钛键强于钛-钛键，就会产生氧化钛包覆铂催化剂的现象。这一简洁的判据有效阐释了今朝几乎所有在这类体系中不雅测到的包覆现象。

　　李微雪曾在德国马普学会弗里茨·哈伯研究所进行博士后阶段研究，并在回国后与该研究所所长Matthias Scheffler成立了中德马普伙伴研究小组。

　　2016年，Scheffler受邀参加中国科学技巧大年夜学的一场学术年会。与李微雪会晤时，Scheffler称赞起他的博士后、之前是李微雪博士生的欧阳润海。他成长了一种可解释性AI算法SISSO，在材料范畴研究中有广阔前景。

　　这给了李微雪启发。2017年，他安排刚进课题组读研究生的王泰然，用SISSO研究金属-载体互相感化这一问题。

　　2021年，这篇论文已经初步成形，但李微雪并没急于揭橥，一是当时获得的方程物理图像不是很清楚，二是新的金属-金属互相感化变量在催化过程中的重要性还不明白。

　　环绕上述问题，李微雪带领团队进行了大年夜量摸索，应用基于AI获得的方程猜测、计算各类可能的物理量，并测验测验将其与重要的催化问题相接洽关系，文章也赓续推倒重来，但成果照样难以令人知足。

　　这一次，他们找到了理论应用的冲破口。跟着对文章的立异性、重要性、逻辑性、清楚性等进行反复修改，他们对公式物理意义的懂得越来越清楚、深刻和周全。

　　从投稿到接收仅用85天

　　2024年7月30日，研究团队正式向《科学》投稿。这是论文的第320个版本。

　　9月7日，他们收到了审稿看法。令李微雪惊喜的是，编辑已经将论文彻底修改了一遍。“这表示论文根本上被接收了。”

　　根据审稿看法，研究团队完成了响应工作，于10月2日返稿。很快，10月22日，论文被正式接收。

　　研究用了8年，论文修改了329稿，从投稿到赞成接收揭橥仅花了85天……慢与快的背后，是李微雪对科研的逝世守、3逻辑学生跨越时空的接力。

　　这一理论工作一经揭橥，急速获得了同范畴科研人员的存眷。“今朝已有两个实验课题组应用此次提出的理论，合成了一系列新的包覆催化材料体系，后续新催化反响的研究工作也在快速推动中。”李微雪说。

　　“今朝，我们仅描述了金属与氧化物界面的互相感化。接下来，我们将持续研究金属与各类金属化合物载体的互相感化。”李微雪说，他们的经久目标是建立起描述材料界面互相感化的一般性理论，加快新催化材料、新催化反响的发明，助推能源、情况和材料范畴的绿色进级和可持续成长。

　　李微雪表示，此次科学冲破还证清楚明了可解释性AI算法的巨大年夜潜力，为重大年夜科学问题的解决供给了全新视角和筹划。（记者 王敏）

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