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駱靜利/符顯珠AFM: 通過基于描述符的機器學習實現(xiàn)卓越的電催化劑設計

機器學習（ML）正在成為一種強大的工具，可通過從歷史數(shù)據(jù)中學習而無需顯式編程來識別定量結構-活性關系以加速電催化劑設計。算法、數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)庫和描述符通常是ML的決定性因素，而描述符在電催化中起著舉足輕重的作用，因為它們包含了物理化學性質的催化本質。

在此，深圳大學駱靜利教授、符顯珠教授等人從電催化劑設計描述符的選擇策略及ML對析氫反應（HER）、析氧反應（OER）、氧還原反應（ORR)、CO₂還原反應（CO₂RR）和氮還原反應（NRR）等挑戰(zhàn)的改進，總結了ML在電催化領域的應用。

具體而言，為了闡明描述符選擇策略，作者詳細討論了電催化定量表示的幾何、電子和活性描述符。此外，還綜述了ML在應對電催化領域挑戰(zhàn)方面的進展，包括減少貴金屬負載、提高催化活性和打破吸附中間體的線性關系等。隨后，討論了ML在電催化研究中的局限性、問題等。最后，針對潛在的能量存儲和轉換應用，例如氫、甲醇、乙醇氧化反應及鋰硫電池的硫氧化反應，給出了電催化劑設計中ML應用的挑戰(zhàn)和前景。

圖1. 基于態(tài)密度和ML預測的尖晶石氧化物OER機制

作者展望了電催化劑設計中ML應用的挑戰(zhàn)和前景：

（1）缺乏ML應用程序的標準數(shù)據(jù)集限制了其更廣泛的適用性。

（2）如何有效地從ML中提取物理洞察力也是一個巨大的挑戰(zhàn)，適當?shù)拿枋龇x擇、ML方法的交叉驗證及理論、實驗數(shù)據(jù)的相互驗證可能是潛在的有效方法。

（3）真實電催化環(huán)境下ML學習數(shù)據(jù)的缺乏是對真實電催化預測的一個挑戰(zhàn)。

（4）ML在電催化中的應用缺乏標準方法和系統(tǒng)指導也是一個挑戰(zhàn)。

（5）目前對電催化劑設計的經(jīng)驗ML分析仍然有限，隨著現(xiàn)代技術的發(fā)展以及對新型電催化劑的需求不斷增長，ML無疑將在其輔助設計中發(fā)揮越來越大的作用。

圖2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡用于設計高效的NRR電催化劑

Toward Excellence of Electrocatalyst Design by Emerging Descriptor-Oriented Machine Learning, Advanced Functional Materials 2022. DOI: 10.1002/adfm.202110748

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