综述：人工智能与机器学习驱动的CO2电还原研究新进展

《Advanced Energy Materials》：Recent Advances in CO(2) Electroreduction Driven by Artificial Intelligence and Machine Learning

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何革新CO2电还原（CO2RR）领域，涵盖催化剂智能筛选、反应机理解析和知识图谱构建三大方向，为碳减排与高值化学品合成提供了跨学科研究范式。

　　

Abstract

近年来，人工智能（AI）的迅猛发展正深刻重塑可再生能源驱动的CO₂/CO电还原领域。这项技术通过催化剂开发、机理研究和知识整合三个维度，为缓解碳排放和电合成高附加值化学品提供了全新解决方案。

催化剂筛选与设计

传统催化剂研发依赖试错法，而机器学习（ML）通过建立材料成分-性能预测模型，显著加速了高效催化剂的筛选进程。生成式人工智能框架能逆向设计具有特定电子结构的催化剂，例如通过预测过渡金属-氮-碳（M-N-C）材料的活性位点分布，优化CO₂转化为多碳产物的选择性。

反应机理研究

结合ML与原位拉曼光谱、X射线吸收谱等技术，研究者首次捕捉到催化剂表面*COOH中间体的动态演化过程。电场效应模拟显示，Au催化剂表面局部pH变化可通过ML量化，这为解释C-C偶联效率差异提供了实验-理论桥梁。

知识图谱构建

自然语言处理（NLP）技术从海量文献中自动提取CO₂RR相关实体关系，构建的知识图谱已涵盖1.2万种材料-性能关联，显著提升了领域知识的系统化水平。

Conflict of Interest

当前挑战在于实验数据标准化和跨平台模型迁移。未来，融合量子计算与多模态AI可能突破现有催化理论框架，而基于知识图谱的自动化实验系统将推动CO₂RR向智能化方向发展。