综述：硫醇盐保护金属纳米团簇的机器学习应用进展及其金属核探索潜力

这篇综述系统探讨了机器学习（ML）在硫醇盐保护金属纳米团簇（TPMNCs）研究中的前沿应用，涵盖原子级精准合成、结构预测、分子动力学（MD）模拟、光学特性调控及催化机制解析。文章重点展示了ML如何通过数据驱动模型（如GCNN、DNNP）突破传统量子计算瓶颈，实现非线性量子效应的精准预测，为设计功能性纳米团簇（如Au25、Cu4/ZnO）提供新范式，并展望了主动学习、自适应模拟等未来方向。

　　

机器学习赋能硫醇盐保护金属纳米团簇的精准设计

1 引言
硫醇盐保护金属纳米团簇（TPMNCs）因其原子级精确的结构和可调控的物理化学性质成为研究热点。量子效应主导的尺寸、组成和配体相互作用使其宏观性质呈现非线性变化，传统方法难以预测。机器学习（ML）通过将结构特征嵌入高维数值空间，成功捕获了纳米团簇的非线性行为，为合成设计、性能预测和催化机制解析提供了全新工具。

2 ML在TPMNCs结构与物性建模中的应用

2.1 实验优化
ML显著加速了TPMNCs的合成优化。例如，随机森林（RF）模型通过分析264组平行反应数据，预测Au-Cu合金团簇产率（RMSE=11.8%），而图卷积神经网络（GCNN）联合孪生网络（SNN）仅需54组数据即可指导Au₂₅的合成条件优化（pH≤12.8，温度<50°C）。

2.2 结构预测与稳定性分析
ML突破了DFT计算的高成本限制。原子簇扩展（ACE）方法模拟Au₃₈(SR)₂₄的结构误差仅2.27 meV/atom，比传统模型精度提升7倍。卷积自编码器还将Au-S键分解为8维“原子基因组”，揭示了配体极化与杂化对稳定性的调控机制。

2.3 分子动力学模拟
机器学习力场（MLFF）实现了接近DFT精度的超大体系模拟。深度势能MD（DeePMD）成功复现Au₂₀异构体的热容，而ACE力场揭示了Au₂₅(SCH₃)₁₈通过配体交换自组装为Au₅₀(SR)₃₆的动态过程。

2.4 光学特性预测与荧光工程
ML在DNA模板银纳米簇（AgN-DNAs）荧光调控中表现突出。双向门控循环单元模型预测发色团数量的准确率达83%，而支持向量机（SVM）使近红外（NIR）发射体的筛选效率提升12.3倍。

3 ML在催化机制解析中的应用

3.1 CO吸附机制
RF模型预测Au-Ag团簇CO吸附能时，发现Ag配位环境是关键描述符。多尺度模拟显示Pd_n团簇在CO环境中存在尺寸依赖的吸附能波动（ΔE达0.8 eV），解释了催化活性差异。

3.2 CO₂还原反应路径
神经网络预测金表面缺陷位点（如StepUnder111）的HOCO*形成能（ΔE_HOCO）比平面位点低0.4 eV，与实验活性趋势一致。主动学习框架还筛选出极化率差异>5%的配体-铜核组合，显著提升CO₂-to-CO转化选择性。

3.3 化学键分析与催化活性预测
无监督学习将162种金属氧化物团簇（MeO-NCs）按CH₄活化路径分类，53.7%偏好异裂机制。梯度提升回归（GBR）构建的氧还原反应（ORR）火山图，筛选出5种性能超越Pt(111)的纳米催化剂。

4 总结与展望
ML正推动TPMNCs研究从经验探索转向理性设计。未来需突破三大方向：主动学习驱动的自动化实验室将合成-表征周期缩短90%；图神经网络（GNN）需解决尺寸迁移难题；自适应势能面模型需整合实时不确定性评估，以捕捉催化过程中的动态重构。这些进展将加速功能性纳米团簇在生物传感、能源催化等领域的应用落地。