传统催化剂研发依赖耗时费力的试错法，而机器学习（ML）正通过分析高通量计算与实验数据，为加速非均相催化剂的发现提供全新路径。它能够揭示复杂变量间的关联，精准预测催化性能，有望彻底变革材料设计范式。
智能速览
机器学习已成为连接催化剂性能与理化性质的关键工具。
高通量计算与实验是构建有效机器学习模型的数据基石。
神经网络和随机森林是催化研究中常用的预测模型。
机器学习已成功应用于CO₂还原、水分解等具体反应的催化剂设计。
数据质量、实验与计算参数的结合是未来发展的核心挑战与机遇。
精华内容
从传统试错到数据驱动设计，机器学习正重塑催化科学的研究范式，通过洞察海量数据背后的规律，开启高效催化剂的精准发现之旅。
数据基石
构建强大的机器学习模型依赖于大规模、高质量的数据集，这主要通过高通量方法实现。计算高通量利用ASE、Pymatgen等自动化工作流，低成本地模拟和筛选材料，但常使用简化的催化剂模型。
实验高通量则通过自动化平台探索不同催化剂与反应条件，能生成更贴近实际、精度更高的数据，揭示缺陷等复杂结构对性能的影响，其数据量可比传统实验大两个数量级，为发现经验规律提供了可能。
模型与应用
在非均相催化中，机器学习方法根据数据类型有所不同。针对计算数据，神经网络（包括ANN、CNN、GNN）和随机森林等方法被广泛用于预测反应中间体的结合能、筛选活性位点，例如在CO₂还原中筛选双金属合金和单原子催化剂。
对于小规模的实验数据集，机器学习则主要用于建立催化剂制备条件、反应参数与最终性能（如选择性、产率）之间的经验模型，以指导实验优化，其在甲烷重整、水分解等领域已有应用。
挑战与展望
尽管机器学习展现出巨大潜力，但其成功应用仍面临挑战。计算研究与实验验证之间的脱节，主要源于计算中使用的简化模型与实际催化剂的复杂性差异，以及缺乏全面的实验数据集。
未来发展方向包括：开发更适用于小数据集的资源高效方法；利用强化学习和主动学习指导实验并在线更新模型；更重要的是，将实验参数与计算描述符相结合，以构建更全面、准确的预测模型，从而真正加速催化剂的设计进程。
机器学习为破解催化剂研发的复杂难题提供了新路径。随着数据质量的提升和方法的成熟，它有望彻底改变发现新催化材料的效率，加速迈向更可持续的化学工业。
