综述：人工智能加速的电催化剂材料发现

《ACS Materials Au》：AI-Accelerated Discovery of Electrocatalyst Materials

高效稳定电催化剂的理性设计与探索高度依赖人工智能在可再生能源存储与转化中的应用。本文系统综述了AI在电催化剂发现中的关键作用，涵盖数据质量、描述符设计、机器学习模型构建与优化算法。重点探讨了AI加速DFT计算、解析反应机制、指导催化剂设计与性能预测的案例，并分析了数据标准化、模型可解释性及多目标优化等挑战。最后提出需加强实验与计算的闭环验证、开发物理约束的AI模型，以及构建标准化数据库等未来方向。

　　人工智能在高效、稳定电催化剂的探索与设计中扮演着至关重要的角色。随着全球能源需求的不断上升，可再生能源的开发和利用成为解决能源问题的关键途径。电催化技术能够将电能转化为氢气、氨气、合成碳氢化合物及氧化物等工业有价值的产品，为推动绿色能源的发展提供了重要支撑。然而，电催化材料的多样性和复杂性使得其开发周期往往漫长且成本高昂。传统上，电催化剂的研发依赖于试错法，这一过程可能需要10至25年甚至更长时间才能获得满足特定需求的高性能材料。面对这一挑战，人工智能的应用带来了全新的可能性，能够显著提升催化剂的发现速度和优化效率。

在电催化领域，人工智能技术主要通过数据驱动的方法，帮助研究人员更快速地理解催化机制、设计新型材料以及预测其性能。数据的质量是训练人工智能算法的基础，因此在这一过程中，如何选择和应用合适的描述符成为关键。描述符可以是分子、化合物或复合材料的物理和化学性质的向量或张量形式，它们用于表征材料的结构和性质，帮助AI模型建立结构-活性关系。例如，吸附能描述符用于衡量分子或原子在材料表面吸附过程中的能量变化，这对于理解催化活性和选择性至关重要。而在二氧化碳还原反应（CO?RR）中，CO的吸附能则影响其反应路径，决定了吸附后的碳是否能够进一步被还原为甲烷或乙烯等产物。

除了吸附能，基于光谱的数据描述符在电催化材料的研究中也占据重要地位。这些描述符可以从材料的光谱数据中提取，为研究人员提供关于材料结构和组成的宝贵信息。例如，X射线衍射（XRD）已被用作氧析出反应（OER）催化剂活性的描述符，而X射线吸收精细结构（XAFS）则用于追踪催化剂活性位点的化学和结构变化，揭示其组成与催化性能之间的关系。此外，原子结构描述符能够捕捉材料在原子层面的特性，包括原子排列、原子间相互作用等，这些因素直接影响吸附能，从而影响催化性能。例如，Pt(100)晶面已被证明是氨氧化反应（AOR）中最具催化活性的晶面，而表面氧空位的合理调控则能有效提升OER活性。

电子描述符则用于量化催化剂的电子特性，通过调节电子结构参数，可以改变反应中间体的吸附能，从而影响催化性能。这些描述符包括价电子、费米能级、带隙、电负性、离子路易斯酸强度（ISA）、最高占据分子轨道（HOMO）、最低未占据分子轨道（LUMO）、d带中心（ε_d）以及轨道杂化等。通过调整带隙可以增强氢析出反应（HER）的性能，而表面过渡金属的e_g轨道与表面吸附物种之间的σ键合则影响其键强并调节OER活性。d带中心在ORR、CO?RR和氮还原反应（NRR）中也发挥着重要作用。

在实际应用中，AI模型的构建和优化需要结合不同的算法，以适应复杂的反应条件和材料特性。多元线性回归（MLR）是AI建模中最基础且简单的算法之一，适用于小数据集和线性输入输出关系。然而，当反应机制变得复杂时，找到输入描述符与输出性能之间的线性关系变得困难，从而引入近似误差。支持矢量机（SVM）则适用于小数据集和高维空间的分类问题，通过核函数将数据映射到高维隐空间，提供非线性解决方案。尽管SVM在处理大型、嘈杂数据集时存在局限性，如核函数可能造成内存和时间负担，但其在某些研究中仍展现出较高的准确性。

对于中等规模的数据集，决策树（DT）及其衍生算法如随机森林和提升算法提供了快速且准确的结果。这些算法在许多应用中被广泛采用，因其训练速度快、预测准确且易于解释。然而，决策树在面对大数据时可能不稳定，且在特征选择过程中容易忽略特征间的相关性。神经网络（NN）则因其强大的表达能力，在处理复杂的非线性关系和大规模数据集方面展现出巨大潜力。近年来，随着数据的增加，神经网络在电催化研究中被广泛应用于识别结构-性能关系。尽管早期的神经网络被视作“黑箱”模型，难以解释其预测结果，但随着可解释性技术的发展，如Shapley值解释（SHAP）和局部可解释模型-无关解释（LIME），神经网络的透明度得到了显著提升。

此外，生成模型和多模态学习框架在逆向材料设计和复杂系统建模方面展现出广阔前景。变分自编码器（VAE）能够压缩高维结构数据，并从学习的潜在空间中解码新的结构。在CO?RR研究中，一种结合VAE和图神经网络（GNN）的生成框架被用于开发合金催化剂，生成的候选材料经过粒子群算法优化后，表现出高达90%的法拉第效率。扩散模型（DM）则通过迭代扰动和反向去噪过程生成具有物理意义的结构，相较于传统的VAE，扩散模型在结构多样性、保真度和收敛稳定性方面表现出优势。流匹配系统（FlowMM）进一步提高了复杂晶体结构的生成效率，通过学习时间依赖的向量场将生成过程转化为确定性轨迹，从而显著减少采样成本。

AI模型的优化算法同样至关重要，它们利用数据集学习模型参数，以提升预测精度和效率。一阶优化算法如随机梯度下降（SGD）在这一领域占据主导地位，通过梯度信息指导迭代方向。然而，面对小数据集，二阶优化算法如Hessian矩阵的使用能够加速收敛。在缺乏梯度信息的情况下，零阶优化算法如遗传算法则适用于复杂、高成本的优化问题。贝叶斯优化（BO）作为一种零阶策略，在指导实验探索方面表现出强大的能力，通过代理模型和获取函数平衡探索与利用，减少昂贵的实验评估。例如，在优化多金属合金的ORR催化剂时，BO能够用6到7次实验评估就找到最佳组合，而传统方法则需要更多的评估次数。

AI在电催化研究中的应用不仅限于数据驱动的模型构建，还涵盖了实验数据的分析、反应机制的理解以及材料设计的优化。例如，在HER性能的预测中，通过SHAP方法可以量化每个特征对预测结果的影响，揭示反应过程中关键因素的贡献。而在OER机制研究中，PCA（主成分分析）和ANN（人工神经网络）被用于快速分析XANES数据，从而揭示催化剂结构的演变。此外，AI还能通过分析不同的吸附状态和反应环境，揭示催化行为在实际操作条件下的变化趋势。

尽管AI在电催化研究中展现出诸多优势，但仍面临一些挑战。例如，数据的稀缺性、模型的泛化能力不足以及可解释性的局限性，都对AI的应用构成障碍。为了克服这些挑战，需要进一步开发更广泛适用的描述符，以及更高质量的训练数据。此外，AI模型的表达能力虽然强，但其学习的特征往往缺乏物理意义，这在机制驱动的催化剂设计中可能带来一定的限制。因此，未来的研究方向包括将物理约束和机制先验知识融入模型设计，以提升预测的物理一致性和可解释性。

在系统层面，探索如何将AI算法应用于更广泛的电催化研究也是关键。虽然AI能够显著加速电催化研究，但其最终效果依赖于与其他软件包和任务的全面整合。例如，近年来出现的大型通用模型如ChatGPT和AlphaFold，虽然在某些领域表现出色，但在电催化研究中仍缺乏特定领域的准确性。因此，未来的发展方向包括开发能够整合文本、结构和反应数据的多模态模型，并嵌入物理原理和化学知识，以提升科学可靠性。

总的来说，AI辅助的设计策略为发现高性能电催化剂材料提供了新的方法。这些策略包括结合DFT和AI建立预测模型、利用主动学习（AL）获取高质量数据、开发可解释的算法以及构建完全自动化的化学机器人系统。通过这些技术，可以显著减少开发高性能电催化剂材料所需的时间，同时加速反应机制的识别和优化。然而，要实现对电催化反应过程的深入理解，仍需要更先进的计算机建模技术。当前的“DFT-ML-实验”研究流程中，计算预测与实验验证之间存在显著的不匹配和断层，这限制了AI在电催化研究中的应用效果。未来的研究应致力于扩展DFT建模到实际操作条件，加强多物理过程如溶剂效应、电场相互作用和界面动力学的耦合，并建立严格的双向实验-理论验证框架，以提升催化剂发现的可靠性和通用性。