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中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授李微雪的電腦里有個(gè)文件夾，保存了同一論文的329個(gè)不同版本。每個(gè)版本按照日期命名，最早一版是2018年9月5日，最后一版是2024年10月20日。近日，這篇解開困擾多相催化領(lǐng)域近50年難題的論文在線發(fā)表于《科學(xué)》。李微雪團(tuán)隊(duì)利用人工智能（AI）技術(shù)揭示了負(fù)載型金屬催化劑中“金屬-載體相互作用”的本質(zhì)。中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)教授李亞棟認(rèn)為，該成果“解決了多相催化研究中一個(gè)重大基礎(chǔ)科學(xué)難題，對(duì)高效負(fù)載型催化劑的理性設(shè)計(jì)極具指導(dǎo)價(jià)值”。以非常“優(yōu)美”的方式解開難題90%以上的化學(xué)品在催化劑的幫助下合成制備，氧化物負(fù)載金屬催化劑是使用最廣泛的工業(yè)催化劑之一。長期以來，科學(xué)家一直在努力開發(fā)高活性、高選擇性和高穩(wěn)定性的催化劑?！柏?fù)載型催化劑體系中有兩大基石——催化劑與反應(yīng)物的關(guān)系和催化劑與載體的關(guān)系。前者是提高催化活性和選擇性的關(guān)鍵，后者則起到‘定海神針’的作用?！闭撐耐ㄓ嵶髡呃钗⒀┱f。早期研究大多聚焦于金屬催化劑與反應(yīng)物的相互作用，而忽略了金屬催化劑與載體的相互作用。隨著研究不斷深入，人們發(fā)現(xiàn)氧化物載體不僅發(fā)揮了穩(wěn)定金屬催化劑的作用，還能進(jìn)一步影響催化劑體系中的電荷轉(zhuǎn)移、形貌改變、新界面位點(diǎn)形成、化學(xué)成分以及界面包覆等，進(jìn)而顯著影響了催化劑的活性和選擇性。事實(shí)上，早在1978年，科學(xué)家就發(fā)現(xiàn)氧化物載體在高溫還原環(huán)境下，出現(xiàn)了包裹金屬催化劑的現(xiàn)象。這一現(xiàn)象被歸結(jié)為由強(qiáng)金屬-載體相互作用所致。后來，人們用這一概念解釋所有表現(xiàn)出顯著界面效應(yīng)的實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象?！坝绊懡饘倥c載體相互作用的因素太多、太復(fù)雜，涉及催化劑和載體的組分、結(jié)構(gòu)、尺寸、形貌等。這一作用又敏感地依賴于催化劑的制備過程和反應(yīng)條件等?！崩钗⒀┱f，現(xiàn)在，每年有近7000篇論文涉及金屬-載體相互作用這一概念，并且呈穩(wěn)步增加的趨勢，但對(duì)該作用的研究一直沒有實(shí)現(xiàn)定量化，尤其是缺乏明確的構(gòu)效關(guān)系。為此，從2017年起，他帶領(lǐng)學(xué)生利用AI技術(shù)“死磕”該問題，歷時(shí)8年終于解開這一困擾多相催化領(lǐng)域近50年的難題?！傲钗覀兂泽@的是，在諸多復(fù)雜因素中，竟是金屬催化劑與載體中的金屬形成的金屬-金屬鍵產(chǎn)生了決定性影響，而不是大家長期以來所想象的金屬-氧鍵?！崩钗⒀┱f，這為理解金屬-載體相互作用提供了全新視角。《科學(xué)》審稿人高度評(píng)價(jià)了這項(xiàng)工作：“該研究對(duì)于改進(jìn)工業(yè)催化劑非常重要，我對(duì)作者從原子層面出發(fā)并以一種‘優(yōu)美’的方式解決這一問題表示祝賀！研究結(jié)果極具創(chuàng)造性、思想性和深刻性?！睆?00億個(gè)表達(dá)式中構(gòu)建一個(gè)通用簡潔公式在這項(xiàng)研究中，科研人員先是收集了25種金屬27種氧化物的178個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，然后使用一種可解釋性AI算法，構(gòu)建了一個(gè)由300億個(gè)表達(dá)式組成的候選空間，并在此基礎(chǔ)上建立了一個(gè)具有明確物理意義的機(jī)器學(xué)習(xí)公式。“可解釋性AI算法從材料的基本性質(zhì)出發(fā)，將材料已知的物理化學(xué)參數(shù)迭代地通過數(shù)學(xué)組合，得到300億個(gè)表達(dá)式。”李微雪說，他們進(jìn)一步基于壓縮感知原理，從300億個(gè)表達(dá)式中得到一個(gè)能再現(xiàn)所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的方程?！暗贸鲆粋€(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)公式比較簡單，難的是如何結(jié)合具體問題讓公式變得高度可解釋，并從中挖掘出物理意義和科學(xué)原理?！崩钗⒀┱f，這依賴于研究者對(duì)問題的認(rèn)識(shí)和判斷。最終，他們結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和理論推導(dǎo)，建立了一個(gè)物理清晰、數(shù)值準(zhǔn)確的簡潔方程式，首次完整揭示了影響金屬-載體相互作用的兩個(gè)關(guān)鍵物理量，即“金屬-氧相互作用”和“金屬-金屬相互作用”。得出公式后，他們反復(fù)確認(rèn)核實(shí)，對(duì)675個(gè)金屬-氧化物體系進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)“金屬-氧相互作用”是形成界面的主要“貢獻(xiàn)者”，而“金屬-金屬相互作用”是區(qū)分不同載體影響的關(guān)鍵因素?！昂唵蝸碚f，所有的氧化物載體都含有氧，不同的是它們包含的金屬不同。因此，顯而易見，是‘金屬-金屬相互作用’對(duì)載體效應(yīng)產(chǎn)生了決定性影響?！崩钗⒀└袊@，捅破這層“窗戶紙”，人們竟然花了近50年時(shí)間。值得一提的是，他們還提出了“強(qiáng)金屬-金屬作用”原理性判據(jù)，即當(dāng)兩種金屬間作用強(qiáng)于氧化物中金屬自身相互作用時(shí)，氧化物載體將包覆金屬催化劑。比如，金屬催化劑是鉑，載體是氧化鈦。當(dāng)鉑-鈦鍵強(qiáng)于鈦-鈦鍵，就會(huì)發(fā)生氧化鈦包覆鉑催化劑的現(xiàn)象。這一簡潔的判據(jù)有效闡釋了目前幾乎所有在這類體系中觀測到的包覆現(xiàn)象。一場跨越時(shí)空的接力賽李微雪曾在德國馬普學(xué)會(huì)弗里茨·哈伯研究所進(jìn)行博士后階段研究，并在回國后與該研究所所長Matthias Scheffler成立了中德馬普伙伴研究小組。2016年，Scheffler受邀參加中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的一場學(xué)術(shù)年會(huì)。與李微雪見面時(shí)，Scheffler夸獎(jiǎng)起他的博士后、之前是李微雪博士生的歐陽潤海。他發(fā)展了一種可解釋性AI算法SISSO，在材料領(lǐng)域研究中有廣闊前景。這給了李微雪啟發(fā)。2017年，他安排剛進(jìn)課題組讀研究生的王泰然，用SISSO研究金屬-載體相互作用這一問題。王泰然從上百篇文獻(xiàn)中收集了大量高質(zhì)量的界面作用數(shù)據(jù)，并利用SISSO建立起相應(yīng)的公式。但是，公式背后的物理意義和重要價(jià)值還有待深入挖掘。2021年，這篇論文已經(jīng)初步成形，但李微雪并沒急于發(fā)表，一是當(dāng)時(shí)得到的方程物理圖像不是很清晰，二是新的金屬-金屬相互作用變量在催化過程中的重要性還不明確。圍繞上述問題，李微雪帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大量探索，利用基于AI得到的方程預(yù)測、計(jì)算各種可能的物理量，并嘗試將其與重要的催化問題相關(guān)聯(lián)，文章也不斷推倒重來，但結(jié)果還是難以令人滿意。轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)在2023年。博士生胡建鈺使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢函數(shù)的分子動(dòng)力學(xué)模擬，成功在理論上重現(xiàn)了1978年實(shí)驗(yàn)上發(fā)現(xiàn)的包覆現(xiàn)象。這一次，他們找到了理論應(yīng)用的突破口。隨著對(duì)文章的創(chuàng)新性、重要性、邏輯性、清晰性等進(jìn)行反復(fù)修改，他們對(duì)公式物理意義的理解越來越清晰、深刻和全面。從投稿到接收僅用85天2024年7月30日，研究團(tuán)隊(duì)正式向《科學(xué)》投稿。這是論文的第320個(gè)版本。9月7日，他們收到了審稿意見。令李微雪驚喜的是，編輯已經(jīng)將論文徹底修改了一遍。“這表示論文基本上被接收了?！备鶕?jù)審稿意見，研究團(tuán)隊(duì)完成了相應(yīng)工作，于10月2日返稿。很快，10月22日，論文被正式接收。研究用了8年，論文修改了329稿，從投稿到同意接收發(fā)表僅花了85天……慢與快的背后，是李微雪對(duì)科研的堅(jiān)守、3名學(xué)生跨越時(shí)空的接力。這一理論工作一經(jīng)發(fā)表，立即得到了同領(lǐng)域科研人員的關(guān)注。“目前已有兩個(gè)實(shí)驗(yàn)課題組利用這次提出的理論，合成了一系列新的包覆催化材料體系，后續(xù)新催化反應(yīng)的研究工作也在快速推進(jìn)中?！崩钗⒀┱f?！澳壳埃覀儍H描述了金屬與氧化物界面的相互作用。接下來，我們將繼續(xù)研究金屬與各種金屬化合物載體的相互作用。”李微雪說，他們的長期目標(biāo)是建立起描述材料界面相互作用的一般性理論，加快新催化材料、新催化反應(yīng)的發(fā)現(xiàn)，助推能源、環(huán)境和材料領(lǐng)域的綠色升級(jí)和可持續(xù)發(fā)展。李微雪表示，此次科學(xué)突破還證明了可解釋性AI算法的巨大潛力，為重大科學(xué)問題的解決提供了全新視角和方案。相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1126/science.adp6034（原載于《中國科學(xué)報(bào)》?2024-12-11?第1版?要聞）