中国科大AI研究突破：揭秘高端复合材料设计新路径

中国科大AI研究突破：揭秘高端复合材料设计新路径

2024年11月，中国科学技术大学李微雪教授课题组在《科学》杂志发表重要研究成果，利用人工智能技术在催化基础研究中取得重大突破。这一突破不仅解决了困扰科学家们数十年的科学难题，更为未来高端复合材料的设计和应用开辟了新的道路。

负载型金属催化剂是工业及实验中最常用的催化剂之一，其性能受到“金属-载体相互作用”（MSI）的显著影响。早在1978年，科学家们就发现氧化物载体在高温还原环境下会发生氧化物包裹金属催化剂的现象，从而显著改变其催化活性和稳定性。然而，由于这一作用敏感地依赖于多种因素，揭示其本质一直是科学界的重大挑战。

李微雪课题组创新性地将可解释AI技术应用于这一难题。研究团队汇总了多篇文献中的实验界面作用数据，涵盖了25种金属和27种氧化物。通过可解释性AI算法，构建了一个由高达300亿个表达式组成的特征空间。经过筛选和推导，成功建立了金属-载体相互作用与材料性质之间的控制方程。

这一方程首次完整揭示了决定金属-载体相互作用本质的两个关键因素：“金属-氧相互作用”和“金属-金属相互作用”。基于此，团队提出了“强金属-金属作用原理性判据”，有效地阐释了迄今为止几乎所有观测到的包覆现象。

这一理论突破具有极高的普适性。它不仅适用于氧化物负载的金属纳米催化剂，还适用于其负载的金属单原子分散催化剂，以及金属负载的氧化物薄膜催化剂。清华大学化学系李亚栋院士评价道：“这项成果解决了多相催化研究中的一个重大基础科学难题，对高效负载型催化剂的理性设计极具指导价值。”

更重要的是，这一模型经过变换，可以推广到更一般的复合材料界面体系，为界面设计和调控提供理论指导。这为未来高端复合材料的设计和应用提供了新的可能性。

AI技术在高端复合材料领域的应用前景广阔。以碳纤维自行车车架的设计为例，通过引入AI技术，可以显著提升设计效率和产品质量。

在实际应用中，AI技术通过快速学习和吸收大量现有设计，帮助自动生成多种创新的设计概念图。在结构设计优化方面，AI技术能够精确确定每层复合材料的最优形状、位置和厚度，确保产品既具有高性能又实现了轻量化。此外，AI质检技术以其高精度的检测能力，能够识别出人眼难以察觉的微小缺陷，提升了产品的整体质量和检测效率。

中国科大的这一研究成果，展示了AI技术在材料科学研究中的巨大潜力。它不仅解决了具体的科学难题，更为未来的研究提供了新的思路和方法。随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，未来的材料科学将更加智能化、精准化，为人类社会带来更多的创新和突破。

这一突破性研究再次证明了中国在AI+材料科学研究领域的领先地位。通过将AI技术与传统材料科学研究相结合，中国科学家正在为全球科技创新贡献着中国智慧和中国方案。