上海科技大学胡培君教授团队 Precision Chem. | 机器学习用于多相催化中活性位点的原位搜索

本文综述了机器学习势函数在多相催化中寻找活性位点的应用。文章首先介绍了多相催化在化学工业中的重要性，并指出活性位点的识别在原位条件下存在挑战。接着，详细阐述了机器学习势函数的构建及其在催化研究中的应用，包括其基本原理、训练策略和实施方法。通过多个典型催化反应体系的案例研究，展示了机器学习势函数在定位活性位点方面的有效性。最后，文章讨论了当前方法面临的挑战，如数据集的成本和可复用性问题，并展望了未来发展的方向，包括混合框架的开发，以加速新型催化剂的发现。