Nature重磅！新型催化剂突破传统极限！成果炸裂到“刷屏科研圈”！

本文主要介绍了三个机器学习在材料科学领域的应用专题。背景方面，随着人工智能技术的发展，机器学习在多相催化、能源存储等领域展现出巨大潜力，特别是在单原子催化剂设计和固态电池开发中面临传统方法的局限性。研究目的上，课程旨在通过系统讲解机器学习算法原理与Python编程实践，帮助学员掌握将机器学习与第一性原理计算、分子动力学模拟及实验数据相结合的研究方法，以加速新材料的发现和性能优化。结论显示，这些方法能够有效解决材料数据库不完整、模型精度低等挑战，为催化剂理性设计和固态电池界面稳定性预测等关键问题提供创新解决方案，推动材料研究向智能化、精准化方向发展。