【Nature】2025年催化剂设计迎来重磅突破！“新技术”破解催化领域历史难题！

本文介绍了机器学习在催化科学、固态电解质和锂离子电池研究中的革命性应用。背景方面，传统“试错法”研发周期长、成本高，而机器学习通过数据挖掘与模型预测，开创了高效精准的催化剂设计新范式。研究目的方面，机器学习被应用于材料发现、机理解析和性能优化等多个环节，例如通过图神经网络设计高效析氧催化剂，以及利用机器学习预测固态电解质的离子电导率和稳定性。结论方面，机器学习正推动催化科学、固态电解质和锂离子电池研究从经验驱动向智能设计范式转变，为下一代高性能、高安全性材料的开发开辟新方向。