日前，国科中国科学技术大学教授李微雪团队在多相催化范畴获得重大突破，解年其研讨效果在线发表于《科学》杂志。难题

该研讨运用人工智能技术提醒了负载型金属催化剂中“金属-载体相互效果”的国科实质，处理了困扰该范畴近50年的解年难题。

报导称，难题自2017年起，国科李微雪带领团队历时8年，解年经过搜集25种金属和27种氧化物的难题试验数据，运用可解说性AI算法构建了一个包括300亿个表达式的国科候选空间。

终究，解年他们建立了一个具有清晰物理含义的难题机器学习公式，初次完好提醒了影响金属-载体相互效果的国科两个要害物理量：“金属-氧相互效果”和“金属-金属相互效果”。

这一发现为了解金属-载体相互效果供给了全新视角，解年并提出了“强金属-金属效果”原理性判据，难题有用解说了现在简直一切在这类系统中观测到的包覆现象。

值得一提的是，该研讨还得到了中国科学院院士、清华大学教授李亚栋的高度认可，他以为该效果对高效负载型催化剂的理性规划极具辅导价值。

此外，已有试验课题组运用此次提出的理论合成了新的催化资料系统，后续新催化反应的研讨工作也在快速推动中。