国际顶尖课题组再度发文！顶尖思路连登三篇Nature！

本文主要介绍了机器学习在催化剂设计和固态电解质研究中的应用。背景方面，传统催化剂设计方法效率低且成本高，机器学习技术通过数据挖掘和模型预测，为催化剂设计提供了新的高效范式。研究目的包括开发高效催化剂，如合成气制高碳醇的FeCoCuZr催化剂家族，以及利用机器学习加速固态电解质材料的发现和性能优化。结论表明，机器学习不仅显著提升了催化剂的活性和选择性，还通过多目标优化策略识别出帕累托最优催化剂，同时机器学习与第一性原理计算的结合为固态电解质的设计提供了新的思路。此外，文章还介绍了相关课程的内容和学习目标，旨在培养学员将机器学习技术应用于催化领域的研究能力。