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天大&矿大&西南交通AEM：万种组合耗时万年？AI+高通量实验6小时破局！

研之成理 2025-05-14 15:33
文章摘要
本研究背景聚焦于氢析出反应（HER）催化剂的设计挑战，传统贵金属催化剂成本高昂且稀缺，高熵合金（HEA）虽具潜力但面临组合爆炸问题。研究目的是通过结合大语言模型（LLM）和遗传算法（GA）的人工智能框架，结合高温热冲击（HTS）技术，高效筛选和合成HEA催化剂。研究结论表明，该方法将候选组合从4395万缩减至126种，实验周期从万年缩短至6小时，最优催化剂IrCuNiPdPt/C在活性和稳定性上显著优于商用Pt/C，验证了多元素协同效应和结构均一性的重要性。
天大&矿大&西南交通AEM：万种组合耗时万年？AI+高通量实验6小时破局！
查看文献： Artificial Intelligence-Assisted Ultrafast High-Throughput Screening of High-Entropy Hydrogen Evolution Reaction Catalysts
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