霸榜Nature顶刊！纳米催化材料再次迎来封神之作！轰动整个科研圈！

本文介绍了机器学习在催化剂设计和第一性原理计算中的应用。背景方面，传统的催化剂研发依赖试错法，周期长且成本高，而机器学习通过数据挖掘和模型预测，提供了更高效精准的设计方法。研究目的包括利用机器学习优化催化剂性能、结合第一性原理计算揭示反应机理，以及开发新型固态电解质材料。结论部分指出，机器学习与第一性原理的结合显著提升了材料研发效率，为新能源材料等领域带来了重大突破。课程内容涵盖机器学习催化剂设计、深度学习第一性原理等多个专题，旨在培养学员跨学科研究能力。