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随着气候变化和能源资源紧缺问题的加剧，氢能作为清洁可持续的能源选择正日益受到重视。在氢能技术中，电催化剂的设计和优化是实现高效氢气生产和利用的关键。然而，传统的催化剂开发方式往往依赖于试错法，效率低且耗费大量资源。近年来，机器学习（ML）的快速发展为加速电催化剂的设计带来了全新的机遇。
成果简介
本综述论文系统地总结了机器学习在电催化剂设计中的应用，特别是在关键的电化学反应如氢析出（HER）、氧析出（OER）、氢氧化（HOR）和氧还原（ORR）反应中的作用。该研究提供了从数据构建到机器学习模型选择的实际指导，为材料科学家提供了有效应用ML的方法，以突破传统研究中的设计局限。
研究亮点
机器学习应用于材料选择的全面分析：将不同材料类别的ML应用组织起来，为电催化领域材料研究提供了具体的、结构化的指导。
多层次描述符集成策略：通过总结不同的材料描述符，提出了一套有效的集成策略，使机器学习更好地融入材料设计中。
优化电催化剂设计的创新方法：采用ML模型对实验和理论数据的深度挖掘，加速了新的电催化剂候选材料的发现，并优化了现有催化剂的性能。
配图精析
图1： 本文范围内电催化材料体系的示意图。该图展示了不同类型的电催化剂材料体系，如金属合金、二维材料和单原子催化剂，揭示了机器学习如何促进这些材料在氢能领域的应用。
图2： 机器学习在电催化剂设计中的应用流程图。该流程图概括了机器学习应用的三个主要阶段（数据、模型和应用），从数据构建、模型训练到催化剂候选的筛选，展示了如何使用机器学习方法来提高电催化剂的性能预测和优化。
展望
该综述展望了机器学习在电催化剂开发中的未来潜力，提出了当前研究中的技术挑战与突破点。这一研究不仅为材料科学家提供了实践指南，也为氢能电催化领域的研究指明了数据驱动的创新方向。
文献信息
期刊：Chemical Society Reviews
DOI：10.1039/d4cs00844h
原文链接：https://doi.org/10.1039/d4cs00844h
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