恭喜！两篇重磅成果登Nature，材料领域最年轻院士候选人实至名归！

本文首先从一篇发表于Nature的视角文章出发，探讨了金属有机框架（MOFs）在电催化领域的研究范式转变。背景方面，传统观点认为MOFs在电催化条件下结构不稳定，限制了其直接应用。研究目的上，文章提出应将MOF在反应条件下的结构演化视为一种可控的预催化剂设计途径，以获取高活性催化物，并强调了利用原位技术追踪演化过程和利用机器学习等智能方法进行理性设计的重要性。结论部分，文章勾勒了一个整合设计、表征和建模的框架，旨在将结构演化转变为强大的催化功能工具。文章后续大部分内容详细介绍了四个相关的机器学习培训课程，包括“机器学习辅助MOFs智能设计”、“机器学习辅助催化剂设计”、“机器学习分子动力学”和“机器学习第一性原理”，这些课程旨在教授如何应用人工智能技术加速上述研究范式的实现。