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导读：

11月24日，中国科学院官网发布消息，中国科学技术大学教授李微雪团队利用人工智能（AI）在催化研究领域取得了重要进展。该研究通过可解释AI技术在实验数据中建立了金属-载体相互作用与材料基本性质之间的控制方程，揭示了影响金属-载体相互作用的关键因素，提出了强金属-金属作用的判断标准，解决了氧化物载体包裹金属催化剂的问题。

近日，相关成果以“金属催化剂在氧化物载体上的金属-载体相互作用本质”为题，在《科学》杂志上发表。

据称，该成果有助于优化设计高活性、高选择性和高稳定性的催化剂，有望加速新型催化材料和催化反应的发现，促进能源、环境和材料领域的绿色发展和可持续发展。中国科学院院士、清华大学教授李亚栋对此评价道：“这项成果解决了多相催化研究中的一个重要基础科学难题，对高效负载型催化剂的设计具有重要的指导意义。”

此外，该研究还表明，可解释性AI算法能够从实验数据中构建数学模型，挖掘隐藏的物理规律，建立具有预测能力的理论，从而加速科学原理的发现过程。这将推动AI技术与化学研究的深度融合，为解决重要科学问题和技术挑战提供新的思路和可能的解决方案。