综述：用于CO?环加成催化机理洞察与优化的机器学习

《Applied Catalysis A: General》：Machine Learning for Mechanistic Insights and Optimization in CO? Cycloaddition Catalysis

机器学习驱动二氧化碳催化转化为碳酸酯的研究，通过分析2020-2025年进展，提出UniDesc-CO2框架解决数据稀缺和偏差问题，扩展数据集至超1万条，实现预测准确度R2≥0.94，产率超90%，活化能10-20 kcal/mol。挑战包括数据集偏差和验证范围有限，未来需多组学整合和工艺开发。

　　CO?转化为环状碳酸酯的环加成反应是可持续化学合成和碳减排中的关键催化过程，具有100%的原子经济性。随着全球气候变化的加剧，CO?浓度不断上升，促使各国寻求可扩展的碳捕集、利用和储存（CCUS）解决方案。在众多CCUS技术中，CO?与环氧化物的催化环加成反应因其高效的产物转化率和环境友好性而备受关注。环状碳酸酯不仅是一种重要的有机化合物，还广泛应用于聚合物、溶剂和电解质等领域，具有广阔的工业应用前景。

然而，这一反应在实际应用中面临诸多挑战，尤其是在催化剂的设计和优化方面。理想的催化剂应具备高效性、选择性和在温和条件下（如常温常压）的可操作性，但当前的催化剂体系（如离子液体、金属有机框架、单原子催化剂）具有庞大的组合空间，使得传统的实验筛选方式变得低效且资源消耗大。因此，迫切需要引入创新性的方法，以加快催化剂的发现和优化过程，推动该技术在可持续发展领域的应用。

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速进步为催化研究带来了新的机遇。ML不仅能够高效地预测催化剂性能，还能优化反应条件，揭示反应机理，从而提高催化效率和反应的可扩展性。通过整合计算和实验数据，ML模型可以快速筛选出具有潜力的催化剂，并指导其合理设计。这一技术的应用大大缩短了催化剂开发的时间，降低了研发成本，为实现碳中和目标提供了强有力的支持。

在CO?环加成催化领域，ML的应用主要体现在以下几个方面：催化剂设计、反应条件优化和反应机理研究。通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型对催化剂的性能进行预测，并据此调整实验方案，提高催化效率。例如，离子液体（ILs）和金属有机框架（MOFs）等新型催化剂在ML的指导下实现了高达90%以上的产率，且其活化能控制在10–20 kcal/mol之间，显著优于传统催化剂。此外，单原子催化剂（SACs）和具有特定晶面结构的氧化锌（ZnO）等材料在ML的辅助下，也展现出优异的催化性能，特别是在常温常压条件下。

为了进一步提高ML在催化领域的应用效果，研究人员提出了多种改进方法。例如，UniDesc-CO2框架通过标准化描述符、引入负样本数据和利用主动学习技术，成功地将数据集扩展到超过10,000条记录，从而显著提升了模型的泛化能力和预测准确性。这种方法不仅能够克服传统数据集中的偏差问题，还能为催化剂的开发和优化提供更加全面的数据支持。通过这样的框架，研究人员能够更准确地评估催化剂的性能，并预测其在实际应用中的表现，从而加速催化剂的筛选和优化过程。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化反应的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

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在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

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随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

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在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

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为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

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随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

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随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该领域的进一步发展。

在催化剂的设计和优化过程中，ML模型的应用不仅限于预测催化剂性能，还能够揭示反应机理，为催化剂的设计提供理论指导。例如，通过分析反应过程中各步骤的特征，ML模型可以识别出关键的反应参数，并据此调整催化剂的结构，以提高反应效率和选择性。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的产率和效率。这种基于数据的反应机理研究为催化剂的设计提供了新的思路，推动了催化科学的发展。

随着ML技术的不断进步，其在CO?环加成催化领域的应用也在不断深化。研究人员不仅关注催化剂的性能，还开始探索如何通过ML技术优化反应条件，提高反应的可扩展性。例如，通过构建数据集，研究人员可以利用ML模型预测不同反应条件下的催化剂性能，并据此调整实验方案，提高反应的效率和产率。此外，ML模型还可以预测反应的路径，从而帮助研究人员优化反应条件，提高反应的可扩展性。这种基于数据的反应优化方法为催化剂的开发提供了新的方向，推动了催化科学的发展。

在实际应用中，ML模型的预测效果受到多种因素的影响，包括数据集的规模、数据质量以及模型本身的泛化能力。目前，许多研究在数据集的构建上仍存在不足，导致模型的预测准确性受限。例如，部分研究的数据集规模较小（通常少于500条记录），这使得模型在面对未知数据时容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的可靠性。此外，部分研究依赖于计算数据，而这些数据在实验条件下的适用性仍存在疑问，因为计算数据通常无法涵盖实验过程中可能出现的杂质、反应条件变化等因素。

为了提高ML模型的适用性，研究人员建议引入更多实验数据，并通过标准化描述符和主动学习技术来增强数据集的多样性和代表性。例如，通过引入负样本数据，可以更好地评估模型的预测能力，从而提高其在实际应用中的可靠性。同时，通过主动学习技术，可以动态地调整数据集，使其更符合实际反应条件，从而提高模型的泛化能力。此外，构建一个开放的数据平台（如UniDesc-Hub）可以促进数据的共享和利用，为更多研究人员提供数据支持，推动该