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Nature Catalysis重磅綜述：數(shù)據(jù)科學和機器學習，催化研究的未來利劍！

第一作者：Manu Suvarna

通訊作者：Javier Pérez-Ramírez

通訊單位：蘇黎世聯(lián)邦理工學

論文速覽

本文綜述了數(shù)據(jù)科學在催化研究中的應(yīng)用，強調(diào)了催化劑發(fā)現(xiàn)和開發(fā)對全球能源、可持續(xù)性和醫(yī)療保健需求的重要性。過去十年中，數(shù)據(jù)科學概念在催化研究中的利用顯著增加，以幫助解決這些問題。

文章全面回顧了催化研究者如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動策略解決多相、均相和酶催化中的復(fù)雜挑戰(zhàn)。研究者將所有研究分為演繹型或歸納型模式，并統(tǒng)計推斷催化任務(wù)、模型反應(yīng)、數(shù)據(jù)表示和算法選擇的普遍性。

文章突出了該領(lǐng)域的前沿和催化子學科之間的知識遷移可能性。關(guān)鍵評估揭示了實驗催化中數(shù)據(jù)科學探索的明顯差距，并通過詳細闡述數(shù)據(jù)科學的四個支柱（即描述性、預(yù)測性、因果性和規(guī)范性分析）彌合這一差距。

文章提倡將這些分析方法納入常規(guī)實驗工作流程，并強調(diào)數(shù)據(jù)標準化對未來數(shù)字催化研究的重要性。

圖文導(dǎo)讀

圖1：展示了過去十年數(shù)據(jù)驅(qū)動催化研究的增長趨勢，特別是從2018年開始的指數(shù)增長。圖中將催化問題解決使用機器學習（ML）的方法分類為演繹型和歸納型兩種通用模式，其中演繹型任務(wù)旨在篩選或優(yōu)化催化性能，而歸納型任務(wù)則側(cè)重于通過描述符或活性位點識別來得出機理見解。

圖2：網(wǎng)絡(luò)圖映射了基于催化類型（a）和驅(qū)動力（b）的演繹任務(wù)之間的關(guān)系。圖中的節(jié)點表示顯著實體的出版物計數(shù)，包括催化類型、驅(qū)動力、任務(wù)和數(shù)據(jù)源，節(jié)點之間的弧長與出版物之間的相互關(guān)系頻率成正比。

圖3：總結(jié)了催化領(lǐng)域主要的開源數(shù)據(jù)庫，根據(jù)催化類型、數(shù)據(jù)源和它們所引發(fā)任務(wù)進行分類，并展示了這些數(shù)據(jù)庫對FAIR（可發(fā)現(xiàn)、可訪問、可互操作和可重用）原則的遵循程度。

圖4：通過ML建立結(jié)構(gòu)-屬性-性能關(guān)系的圖譜，展示了多相（a）、均相（b）和酶催化（c）中用于建立結(jié)構(gòu)-屬性關(guān)系的ML算法的使用情況。

圖5：展示了催化中先進的AI框架，包括從文獻中提取合成程序和催化屬性的語言模型（a），主動學習用于探索特定催化劑的化學空間（b），使用GANs和VAEs等深度學習模型進行假想合金和配體的虛擬生成（c），以及深度強化學習用于優(yōu)化催化表面或反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)（d）。

圖6：數(shù)據(jù)驅(qū)動催化的四個支柱示意圖，包括描述性分析、預(yù)測性分析、因果性分析和規(guī)范性分析。

圖7：展示了數(shù)據(jù)驅(qū)動催化的生命周期，包括描述性、預(yù)測性、因果性和規(guī)范性分析在實驗催化工作流程中的應(yīng)用。

圖8：展示了將ML算法與表征工具集成的最新進展，包括深度學習在透射電子顯微鏡圖像分析中用于自動化原子檢測（a），以及結(jié)合XANES光譜學和ML方法用于改進多相催化劑的3D幾何結(jié)構(gòu)（b）。

總結(jié)展望

文章強調(diào)了數(shù)據(jù)科學和機器學習（ML）在催化研究中的前景，預(yù)示著這些技術(shù)將極大提高研究生產(chǎn)力。同時指出，盡管這些技術(shù)不會取代人類的直覺和專業(yè)知識，但它們應(yīng)該被催化研究者們接受，并成為每個從業(yè)者工具箱的一部分。

文章呼吁催化從業(yè)者發(fā)展對數(shù)據(jù)驅(qū)動概念和建模策略的基礎(chǔ)理解，并熟悉數(shù)據(jù)準備、算法適用性評估及其優(yōu)勢和局限性。同時，也鼓勵數(shù)據(jù)科學家培養(yǎng)對催化的欣賞，有效地將催化過程的復(fù)雜性轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)科學問題，并理解實驗限制。

文章展望了一個未來，其中數(shù)字工具無縫集成到催化研究中，加速實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)分析和新知識的創(chuàng)造，促進數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定，助力解決催化研究中的一些重大挑戰(zhàn)。

文獻信息

標題：Embracing data science in catalysis research

期刊：Nature Catalysis

DOI：10.1038/s41929-024-01150-3

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