ML in Water Electrolysis：机器学习用于电解水—新手如何上路？

本文针对电解水研究领域面临的复杂催化体系与海量异构数据整合挑战，探讨了机器学习（ML）在该领域的应用路径。研究旨在为非AI背景的研究者提供实用指南，解决ML在电解水中适合解决的问题、如何克服编程技能缺乏以及避免过拟合等常见误区。文章系统梳理了ML在催化剂筛选、operando表征和器件尺度研究中的工作逻辑与应用边界，强调ML需与物理化学理解及实验验证协同，避免脱离机理的过度解读。结论指出ML适用于变量高度耦合、数据量大的场景，如初步筛选、模式提取和多参数建模，并明确了其作为辅助工具而非替代机理研究的定位。