基于机器学习的纳米级电催化性能合成：从数据驱动方法到闭环优化

本文综述了机器学习在纳米尺度合成和电催化性能研究中的应用，从数据驱动方法到闭环优化策略。背景方面，纳米材料因其独特性质在电催化领域应用广泛，但其合理设计与合成面临合成条件、原子结构和性能间复杂相互作用的挑战。研究目的上，文章探讨了机器学习如何通过预测建模、数据驱动的合成优化和自主实验加速高性能纳米催化剂的发现，并系统回顾了其在材料开发、合成和功能优化中的变革性作用。结论指出，机器学习已成为纳米材料科学中的变革性力量，通过克服传统方法瓶颈，实现了快速、可扩展的预测性建模，并展望了未来整合多模态数据、自适应建模和自主实验的AI驱动闭环研究平台，以推动材料创新的变革性飞跃。