高效的电催化剂对于水电解制氢至关重要。然而，传统的“试错法”用于制备先进电催化剂不仅成本高昂，而且耗时费力。幸运的是，机器学习的发展为电催化剂的发现和设计带来了新的机遇。通过分析实验和理论数据，机器学习可以有效预测电催化剂的析氢反应（HER）性能。
本综述总结了机器学习在低维电催化剂领域的最新进展，包括零维纳米粒子和纳米团簇、一维纳米管和纳米线、二维纳米片以及其他电催化剂。特别强调了描述符和算法对筛选低维电催化剂以及研究其析氢反应性能的影响。最后，讨论了机器学习在电催化领域的未来方向和前景，着重强调了机器学习在加速电催化剂发现、优化其性能以及为电催化机制提供新见解方面的潜力。总体而言，这项工作深入阐述了机器学习在电催化领域的现状及其对未来研究的潜力。![]()
01 机器学习在电催化剂设计中的应用技术背景：机器学习作为一种强大的数据分析工具，能够通过学习大量数据中的模式和关联，预测未知数据的性质。在电催化剂设计中，机器学习被用来加速新材料的发现和优化，特别是针对低维材料，如二维（2D）纳米片和一维（1D）纳米线等。应用实例：文献中提到了多个利用机器学习预测和筛选高性能HER电催化剂的实例，这些实例展示了如何通过分析材料的电子结构、表面性质等特征，预测其催化活性。高比表面积：低维材料具有较大的比表面积，能够提供更多的活性位点，从而增强催化反应的效率。优异的电子传输性能：许多低维材料，如石墨烯和过渡金属硫化物等，具有出色的电子传输性能，有利于电荷在催化剂表面的快速转移。可调的化学性质：通过调整低维材料的组成、结构和表面修饰，可以精确地调控其催化活性，以满足特定的催化需求。HER的基本步骤：HER通常包括质子吸附、电子转移和氢气脱附三个基本步骤。优化这些步骤中的每一步都能提高HER的效率。催化剂的改性：通过调整催化剂的组成、结构和表面性质，可以降低HER的活化能，加速反应速率。例如，引入缺陷、掺杂异原子或构建异质结构等方法都能有效地提高催化剂的活性。反应条件的优化：除了催化剂本身的设计外，还可以通过优化反应条件（如温度、压力、电解质等）来提高HER的效率。![]()
数据集的构建：为了训练机器学习模型，需要构建包含大量电催化剂性能数据的数据集。这些数据通常来自实验测量、理论计算或文献报道。特征选择与提取：从原始数据中提取出对催化活性有重要影响的特征是提高模型预测性能的关键。这些特征可能包括材料的电子结构、表面性质、化学组成等。模型训练与验证：选择合适的机器学习算法（如随机森林、支持向量机、神经网络等）对提取的特征进行训练，并通过交叉验证等方法评估模型的预测性能。新材料的预测与筛选：利用训练好的模型对新材料的催化活性进行预测，并筛选出具有潜在高性能的电催化剂。实验设计：根据机器学习模型的预测结果，设计实验来合成并测试预测的高性能电催化剂。性能评估：通过实验测量催化剂的HER活性、稳定性等关键性能指标，并与模型预测结果进行对比验证。反馈与优化：根据实验结果对机器学习模型进行反馈和优化，以提高模型的预测准确性和可靠性。- 二维过渡金属硫化物：文献中提到了多个关于二维过渡金属硫化物（如MoS2、WS2等）作为HER电催化剂的研究案例。这些案例展示了如何通过机器学习优化材料的结构和性能，以实现更高的催化活性。
- 一维纳米线：一维纳米线因其独特的结构和性质而在HER中表现出优异的性能。文献中介绍了一些利用机器学习设计和筛选一维纳米线电催化剂的研究案例。
材料设计的智能化：随着机器学习技术的不断发展，未来电催化剂的设计将更加智能化和自动化。通过集成更多的数据和信息源，机器学习模型将能够更准确地预测和优化材料的性能。跨学科合作的加强：电催化剂的设计涉及多个学科的知识和技术，包括材料科学、化学、物理学、计算机科学等。未来需要加强跨学科合作，共同推动电催化剂研究和应用的发展。可持续能源技术的推动：作为可持续能源技术的重要组成部分，HER电催化剂的研究和应用将对实现能源转型和应对气候变化产生重要影响。未来需要继续加大研究力度，推动相关技术的突破和应用。本文总结了机器学习在辅助设计低维电催化剂以促进氢析出反应方面的应用进展。通过优化材料结构和性能，可以提高HER的效率，从而推动可持续能源技术的发展。未来需要加强跨学科合作，推动机器学习技术在电催化剂设计和筛选中的智能化和自动化应用，以实现更高效、更环保的能源转换和存储技术。
