11月24日，中国科学院官网宣布了一项重要研究成果。中国科学技术大学的李微雪教授团队借助人工智能技术，在催化研究方面取得了突破。研究采用可解释的人工智能方法，在实验数据中找到了金属-载体相互作用与材料特性的关联公式，明确了影响这种相互作用的核心要素，制定了判断强金属-金属作用的标准，有效应对了氧化物载体包裹金属催化剂的难题。

近期，这项工作以“氧化物载体上金属-载体相互作用的本质”为主题，刊登于《科学》期刊。

研究者表示，这一成果能够助力开发高效、稳定且选择性高的催化剂，加快新型催化材料的研发进程，推动能源、环保以及材料行业向绿色可持续方向迈进。中国科学院院士、清华大学的李亚栋教授评价说：“这项研究攻克了多相催化领域的一项关键科学难题，对高效负载型催化剂的设计具有重大参考价值。”

另外，这项研究还显示，可解释性AI算法可以从实验数据中提炼数学模型，探索潜在的物理法则，形成具备预测功能的理论框架，从而提升科学发现的速度。这将促使人工智能与化学研究更加紧密结合，为解决重要科学问题和技术挑战开辟新路径。