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催化剂研发面临效率、成本等挑战，传统模式依赖研究者经验。为此，研究人员开展 AI 与 HTE 技术融合研究，发现其可加速催化剂发现、优化参数等，在多领域有进展，为开发高效绿色催化体系铺路。
在化学化工领域，催化剂宛如化学反应的 “引擎”，支撑着全球近 90% 的化工生产过程，从能源生产到医药合成，其重要性不言而喻。然而，传统的催化剂研发宛如在迷雾中摸索 —— 多维非线性的复杂特性，让研发高度依赖研究者的经验与技能，每次只能研究有限样本，效率低下且结果重复性差。如何突破这一困境，让催化剂设计更高效、精准？一场由技术革新引发的 “催化革命” 悄然兴起。
为了破解传统催化剂研发的困局，中国科学技术大学、上海大学材料基因组研究所等机构的研究人员聚焦于人工智能（Artificial Intelligence, AI）与高通量实验（High-Throughput Experimentation, HTE）技术的融合研究。这项研究成果发表在《Chinese Journal of Chemical Engineering》上，为催化剂设计领域带来了全新的思路与方法。
研究人员主要运用了高通量实验技术和机器学习算法。高通量实验技术通过并行多通道操作，实现催化剂的快速制备、表征与性能评估，能生成大量数据；机器学习算法，如回归模型、神经网络、主动学习框架等，则对这些数据进行分析，挖掘潜在关系、预测性能并优化实验流程。
历史发展和演变
高通量实验技术的发展可追溯至 20 世纪 70 年代材料研究中 “多样品概念” 的提出。Hanak 等人引入梯度库和并行测试技术，旨在通过同时评估多个变量加速实验，这标志着实验方法向更系统高效的转变。
机器学习算法概述与发展
机器学习、大数据与人工智能相互交织、共同发展。近二十年来，数据的指数增长和机器学习算法的日益复杂，推动了人工智能的快速发展，这种协同效应不仅改变了技术格局，也给高通量实验技术等科学领域带来了变革。
催化领域智能算法与高通量技术的融合
AI 与 HTE 技术的融合具有跨学科性，需要化学家、数据科学家和工程师的密切合作。例如，中国科学技术大学的李微雪教授团队和上海大学材料基因组研究所的欧阳润海教授团队的研究，利用可解释机器学习算法 SISSO，在催化剂研究中取得了突破性成果。
总结与展望
AI 与 HTE 的融合深刻改变了催化领域，显著提高了催化剂设计和优化的效率、精度与创新能力，在多相催化、均相催化和电催化系统中均有体现。二者的协同潜力可应对参数空间大、非线性关系和动态实验调整等挑战。
这项研究表明，AI 与 HTE 的融合是催化剂设计的创新性驱动力，能加速催化剂发现、优化反应参数、理解结构 - 性能关系，缩短研发周期、降低成本，为开发高效、可持续和创新的催化解决方案提供了有价值的见解和指导。尽管仍存在依赖研究者专业知识、实时适应性和大规模数据分析复杂性等挑战，但通过完善实验方案、标准化数据集和开发可解释的 AI 模型，有望充分释放 AI-HTE 融合的潜力，为绿色化学和清洁能源的发展奠定更坚实的基础。
