厦门大学汪骋团队：推理模型助力金属有机单层催化研究新进展

厦门大学汪骋教授团队在AI驱动催化机制解析领域取得重要突破，创新性地将推理语言模型（LLM）与机器学习相结合，成功揭示了金属有机单层（MOL）催化剂表面分子修饰对C–H键活化效率的调控机制。该研究通过LLM结合化学知识和实验数据，提出猜想并转化为机器学习的输入矩阵，实现了催化规律的智能挖掘与机制解析。研究发现，MOL催化剂表面修饰分子的电子效应通过调控Fe-Cl配体到金属电荷转移（LMCT）效率，进而影响氯自由基生成的关键机制，特别是共轭吸电子基团可显著提升催化活性。该研究为化学研究提供了普适性新工具。