人工智能驱动的电催化制氢催化剂设计：材料发现中的范式创新与挑战

为解决化石燃料依赖导致的能源与环境危机，研究人员开展人工智能(AI)驱动电催化制氢催化剂设计研究，系统综述了机器学习(ML)在优化HER/OER催化剂性能中的应用，提出自动化实验平台与多尺度建模融合的创新范式，为加速可持续氢能经济发展提供新思路。

　　

全球对化石燃料的过度依赖已引发能源短缺与生态退化的双重危机，开发绿色可持续新能源成为当务之急。电催化水分解制氢技术以水为原料、可再生能源电力为能源，可实现零碳排氢能生产，但其核心瓶颈在于高性能催化材料的开发。传统"试错法"催化剂研发模式效率低下且成本高昂，而日益复杂的材料体系更使高性能催化剂开发面临严峻挑战。

中国科学技术大学的研究团队在《Sustainable Chemistry for Energy Materials》发表综述，系统阐述了人工智能技术如何革新电催化制氢催化剂的设计范式。研究通过整合文献挖掘、高通量计算、机器学习建模和自动化实验验证等技术手段，构建了从原子尺度模拟到宏观性能预测的全链条研究框架。团队重点分析了机器学习在优化氢吸附自由能(ΔG_*H)、d带中心调控等关键描述符方面的突破性应用，并展示了自主开发的AI-Chemist平台如何将催化剂开发周期从传统方法的1400年缩短至5周。

研究结果部分，"AI-driven material research workflow"揭示了数据驱动的研究新范式，通过特征工程和算法优化实现了催化剂性能的精准预测；"Noble metal electrocatalytic hydrogen production catalyst"证实高熵合金量子点(HEA-QDs)可将Pt负载降低60%的同时保持优异活性；"Transition metal-based electrocatalyst"展示了FeCoNiMoAl高熵合金在2 A cm^-2电流密度下仍保持470 mV过电位的卓越性能；"Non-metal-based catalyst"则阐明了氮掺杂碳纳米管(NCNT)中自旋极化位点对提升HER活性的关键作用。

该研究的重要意义在于建立了人工智能与电催化材料开发的深度融合范式：通过机器学习解码高维参数空间中隐藏的结构-活性关系，结合自动化实验实现快速验证，大幅提升了催化剂研发效率。特别是提出的多尺度建模方法，将量子尺度的电子结构计算与宏观尺度的传质过程模拟相结合，为理解复杂电化学界面现象提供了新视角。这些创新不仅加速了可持续氢能经济的发展，也为其他功能材料的设计提供了可借鉴的研究范式。