从材料设计合成，到催化剂创新，清华团队探索「AI+材料」前沿

清华大学王笑楠团队在“AI+材料”领域的前沿探索正在开启材料科学研究的新范式。该团队近期在材料设计合成和催化剂创新方面取得了一系列突破性成果，为新材料的研发带来了革命性的变革。

在材料设计合成方面，王笑楠团队与新加坡国立大学合作开发的智能原子机器人探针技术实现了对碳基量子材料的原子级精确合成。这项技术通过将AI与探针化学技术相结合，能够在单分子水平上精确制造有机量子物质。德国马尔堡大学Michael Gottfried教授高度评价这项工作为AI和纳米科技结合的引领性实例，称其“在控制分子达到单化学键极限方面展现了显著的进展”。

在催化剂创新方面，王笑楠团队建立了基于主动学习策略的高通量催化剂筛选模型。他们与华东理工大学合作，通过结合贝叶斯优化的主动学习框架与第一性原理计算，成功筛选出高性能的炔烃加氢催化剂。研究结果显示，所推荐的NiIn催化剂在乙炔和丙炔转化率为100%时，乙烯和丙烯选择性高达97.0%，明显高于参比催化剂。这一成果不仅展示了AI在催化剂设计中的巨大潜力，也为非贵金属催化剂在石油化工领域的广泛应用开辟了新途径。

AI在材料科学中的应用正在展现出巨大的价值。它不仅可以大幅提高材料研发的效率，还能优化材料的性能。例如，通过AI预测材料的电子、光学和磁学等性质，可以为新材料的设计提供指导。同时，AI还可以用于优化化学反应条件，指导化学过程的设计和优化。

展望未来，AI+材料领域的研究将朝着更智能化、更精准化的方向发展。随着数据驱动范式的进一步完善，AI将在材料研发中扮演更加核心的角色。王笑楠团队正在探索如何让机器学习和化学材料体系更好地结合，实现从理论仿真实验到真实湿实验的干湿实验耦合和闭环，这将为材料科学带来颠覆性的变革。

清华团队在“AI+材料”领域的探索不仅推动了材料科学的进步，也为相关产业的发展注入了新的活力。他们的研究成果正在从实验室走向实际应用，为解决能源、环境等全球性问题提供了新的思路和方法。随着AI技术的不断成熟和应用场景的拓展，我们有理由相信，“AI+材料”将成为推动科技进步和产业升级的重要引擎。