中国科学技能大学教授李微雪的电脑里有个文件夹，保存了同一论文的329个不同版别。每个版别依照日期命名，最早一版是2018年9月5日，终究一版是2024年10月20日。
近来，这篇解开困扰多相催化范畴近50年难题的论文在线宣布于《科学》。李微雪团队运用人工智能（AI）技能提醒了负载型金属催化剂中“金属-载体相互效果”的实质。
中国科学院院士、清华大学教授李亚栋以为，该效果“处理了多相催化研讨中一个严重基础科学难题，对高效负载型催化剂的理性规划极具辅导价值”。
90%以上的化学品在催化剂的协助下组成制备，氧化物负载金属催化剂是运用最广泛的工业催化剂之一。长时间以来，科学家一直在尽力开发高活性、高选择性和高安稳性的催化剂。
“负载型催化剂系统中有两大柱石催化剂与反响物的联系和催化剂与载体的联系。前者是进步催化活性和选择性的要害，后者则起到定海神针的效果。”论文通讯作者李微雪说。
前期研讨大多聚集于金属催化剂与反响物的相互效果，而疏忽了金属催化剂与载体的相互效果。跟着研讨不断深化，人们发现氧化物载体不只发挥了安稳金属催化剂的效果，还能进一步影响催化剂系统中的电荷转移、描摹改动、新界面位点构成、化学成分以及界面包覆等，从而显着影响了催化剂的活性和选择性。
事实上，早在1978年，科学家就发现氧化物载体在高温复原环境下，呈现了包裹金属催化剂的现象。这一现象被归结为由强金属-载体相互效果所造成的。后来，人们用这一概念解说一切表现出明显界面效应的试验现象。
“影响金属与载体相互效果的要素太多、太杂乱，触及催化剂和载体的组分、结构、尺度、描摹等。这一效果又灵敏地依赖于催化剂的制备进程和反响条件等。”李微雪说，现在，每年有近7000篇论文触及金属-载体相互效果这一概念，而且呈稳步添加的趋势，但对该效果的研讨一直没完成定量化，尤其是缺少明晰的构效联系。
为此，从2017年起，他带领学生运用AI技能“死磕”该问题，历时8年总算解开这一困扰多相催化范畴近50年的难题。
“令咱们吃惊的是，在许多杂乱要素中，竟是金属催化剂与载体中的金属构成的金属-金属键产生了决定性影响，而不是咱们长时间以来所幻想的金属-氧键。”李微雪说，这为了解金属-载体相互效果供给了全新视角。
《科学》审稿人高度评价了这项作业：“该研讨关于改善工业催化剂很重要，我对作者从原子层面动身并以一种美丽的方法处理这一问题表明祝贺！研讨成果极具创造性、思想性和深入性。”
在这项研讨中，科研人员先是收集了25种金属27种氧化物的178个试验数据，然后运用一种可解说性AI算法，构建了一个由300亿个表达式组成的候选空间，并在此基础上建立了一个具有明晰物理含义的机器学习公式。
“可解说性AI算法从资料的根本性质动身，将资料已知的物理化学参数迭代地经过数学组合，得到300亿个表达式。”李微雪说，他们进一步依据紧缩感知原理，从300亿个表达式中得到一个能再现一切试验数据的方程。
“得出一个机器学习公式最简略，难的是怎么结合具体问题让公式变得高度可解说，并从中发掘出物理含义和科学原理。”李微雪说，这依赖于研讨者对问题的知道和判别。
终究，他们结合范畴常识和理论推导，建立了一个物理明晰、数值精确的简练方程式，初次完好提醒了影响金属-载体相互效果的两个要害物理量，即“金属-氧相互效果”和“金属-金属相互效果”。
得出公式后，他们重复承认核实，对675个金属-氧化物系统进行了剖析，发现“金属-氧相互效果”是构成界面的首要“贡献者”，而“金属-金属相互效果”是区别不同载体影响的要害要素。
“简略来说，一切的氧化物载体都含有氧，不同的是它们包括的金属不同。因而，清楚明了，是金属-金属相互效果对载体效应产生了决定性影响。”李微雪感叹，捅破这层“窗户纸”，人们居然花了近50年时刻。
值得一提的是，他们还提出了“强金属-金属效果”原理性判据，即当两种金属间效果强于氧化物中金属本身相互效果时，氧化物载体将包覆金属催化剂。比方，金属催化剂是铂，载体是氧化钛。当铂-钛键强于钛-钛键，就会产生氧化钛包覆铂催化剂的现象。这一简练的判据有用阐释了现在简直一切在这类系统中观测到的包覆现象。
李微雪曾在德国马普学会弗里茨哈伯研讨所进行博士后阶段研讨，并在回国后与该研讨所所长Matthias Scheffler成立了中德马普同伴研讨小组。
2016年，Scheffler受邀参与中国科学技能大学的一场学术年会。与李微雪碰头时，Scheffler夸奖起他的博士后、之前是李微雪博士生的欧阳润海。他开展了一种可解说性AI算法SISSO，在资料范畴研讨中有宽广远景。
这给了李微雪启示。2017年，他组织刚进课题组读研讨生的王恬然，用SISSO研讨金属-载体相互效果这一问题。
王恬然从上百篇文献中收集了很多高质量的界面效果数据，并运用SISSO建立起相应的公式。可是，公式背面的物理含义和重要价值还有待深化发掘。
2021年，这篇论文现已开始成形，但李微雪并没急于宣布，一是其时得到的方程物理图画不是很明晰，二是新的金属-金属相互效果变量在催化进程中的重要性还不明晰。
环绕以上问题，李微雪带领团队进行了很多探究，运用依据AI得到的方程猜测、核算各种或许的物理量，并测验将其与重要的催化问题相关联，文章也不断推倒重来，但成果仍是难以令人满意。
起色呈现在2023年。博士生胡建钰运用依据神经网络势函数的分子动力学模仿，成功在理论上重现了1978年试验上发现的包覆现象。
这一次，他们找到了理论使用的打破口。跟着对文章的立异性、重要性、逻辑性、明晰性等进行重复修正，他们对公式物理含义的了解越来越明晰、深入和全面。
2024年7月30日，研讨团队正式向《科学》投稿。这是论文的第320个版别。
9月7日，他们收到了审稿定见。令李微雪惊喜的是，修改现已将论文完全修正了一遍。“这表明论文根本上被接纳了。”
依据审稿定见，研讨团队完成了相应作业，于10月2日返稿。很快，10月22日，论文被正式接纳。
研讨用了8年，论文修正了329稿，从投稿到赞同接纳宣布仅花了85天慢与快的背面，是李微雪对科研的据守、3名学生跨过时空的接力。
这一理论作业一经宣布，当即得到了同范畴科研人员的重视。“现在已有两个试验课题组运用这次提出的理论，组成了一系列新的包覆催化资料系统，后续新催化反响的研讨作业也在快速推动中。”李微雪说。
“现在，咱们仅描绘了金属与氧化物界面的相互效果。接下来，咱们将持续研讨金属与各种金属化合物载体的相互效果。”李微雪说，他们的长时间方针是建立起描绘资料界面相互效果的一般性理论，加速新催化资料、新催化反响的发现，助推动力、环境和资料范畴的绿色晋级和可持续开展。
李微雪表明，此次科学打破还证明了可解说性AI算法的巨大潜力，为严重科学问题的处理供给了全新视角和计划。
