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駱靜利/符顯珠AFM: 通過(guò)基于描述符的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)卓越的電催化劑設(shè)計(jì)

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）正在成為一種強(qiáng)大的工具，可通過(guò)從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而無(wú)需顯式編程來(lái)識(shí)別定量結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系以加速電催化劑設(shè)計(jì)。算法、數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)庫(kù)和描述符通常是ML的決定性因素，而描述符在電催化中起著舉足輕重的作用，因?yàn)樗鼈儼宋锢砘瘜W(xué)性質(zhì)的催化本質(zhì)。

在此，深圳大學(xué)駱靜利教授、符顯珠教授等人從電催化劑設(shè)計(jì)描述符的選擇策略及ML對(duì)析氫反應(yīng)（HER）、析氧反應(yīng)（OER）、氧還原反應(yīng)（ORR)、CO₂還原反應(yīng)（CO₂RR）和氮還原反應(yīng)（NRR）等挑戰(zhàn)的改進(jìn)，總結(jié)了ML在電催化領(lǐng)域的應(yīng)用。

具體而言，為了闡明描述符選擇策略，作者詳細(xì)討論了電催化定量表示的幾何、電子和活性描述符。此外，還綜述了ML在應(yīng)對(duì)電催化領(lǐng)域挑戰(zhàn)方面的進(jìn)展，包括減少貴金屬負(fù)載、提高催化活性和打破吸附中間體的線性關(guān)系等。隨后，討論了ML在電催化研究中的局限性、問(wèn)題等。最后，針對(duì)潛在的能量存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)換應(yīng)用，例如氫、甲醇、乙醇氧化反應(yīng)及鋰硫電池的硫氧化反應(yīng)，給出了電催化劑設(shè)計(jì)中ML應(yīng)用的挑戰(zhàn)和前景。

圖1. 基于態(tài)密度和ML預(yù)測(cè)的尖晶石氧化物OER機(jī)制

作者展望了電催化劑設(shè)計(jì)中ML應(yīng)用的挑戰(zhàn)和前景：

（1）缺乏ML應(yīng)用程序的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集限制了其更廣泛的適用性。

（2）如何有效地從ML中提取物理洞察力也是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，適當(dāng)?shù)拿枋龇x擇、ML方法的交叉驗(yàn)證及理論、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的相互驗(yàn)證可能是潛在的有效方法。

（3）真實(shí)電催化環(huán)境下ML學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的缺乏是對(duì)真實(shí)電催化預(yù)測(cè)的一個(gè)挑戰(zhàn)。

（4）ML在電催化中的應(yīng)用缺乏標(biāo)準(zhǔn)方法和系統(tǒng)指導(dǎo)也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

（5）目前對(duì)電催化劑設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)ML分析仍然有限，隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展以及對(duì)新型電催化劑的需求不斷增長(zhǎng)，ML無(wú)疑將在其輔助設(shè)計(jì)中發(fā)揮越來(lái)越大的作用。

圖2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于設(shè)計(jì)高效的NRR電催化劑

Toward Excellence of Electrocatalyst Design by Emerging Descriptor-Oriented Machine Learning, Advanced Functional Materials 2022. DOI: 10.1002/adfm.202110748

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