中国科学技术大学教授李微雪团队日前在多相催化领域取得重大突破，其研究成果在线发表于《科学》杂志。

该研究利用人工智能技术揭示了负载型金属催化剂中“金属-载体相互作用”的本质，解决了困扰该领域近50年的难题。

报道称，自2017年起，李微雪带领团队历时8年，通过收集25种金属和27种氧化物的实验数据，使用可解释性AI算法构建了一个包含300亿个表达式的候选空间。

最终，他们建立了一个具有明确物理意义的机器学习公式，首次完整揭示了影响金属-载体相互作用的两个关键物理量：“金属-氧相互作用”和“金属-金属相互作用”。

这一发现为理解金属-载体相互作用提供了全新视角，并提出了“强金属-金属作用”原理性判据，有效解释了目前几乎所有在这类体系中观测到的包覆现象。

值得一提的是，该研究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，他认为该成果对高效负载型催化剂的理性设计极具指导价值。

此外，已有实验课题组利用此次提出的理论合成了新的催化材料体系，后续新催化反应的研究工作也在快速推进中。