文章信息：上船InSitu SurfaceStructuresofPdAgCatalystandTheirInfluenceonAcetyleneSemihydrogenationRevealedbyMachineLearningandExperiment.J.Am.Chem.Soc., 2021,DOI:10.1021/jacs.1c02471.https://doi.org/10.1021/jacs.1c02471.2、上船J.Am.Chem.Soc.：机器学习发现和优化Cu催化剂添加剂，助力高效CO2还原如今机器学习（ML）已与硅化学材料筛选中的量子化学计算结合在一起，但是使用ML分析实验数据来发现新催化剂的实例仍然很有限。
作者采用主成分分析、面临K-均值聚类和支持向量机三种算法，对生产条件与薄膜性能之间的相互依赖关系进行了分析。本内容为作者独立观点，些难题不代表材料人网立场。
上船通过WebofScience（SCI）检索机器学习（ML）研究方向的发文情况。反应在惰性气氛中以0.1M的反应物浓度进行，面临使得甚至可以使用具有挑战性的过渡金属催化反应。优化的AML方法显著优于传统的计算漏斗，些难题可以快速识别出已知和迄今未知的具有优越电荷传导特性的OSC候选分子。
AML方法在截断的测试空间中进行了优化，上船通过将其可视化为化学空间网络来提供深入的方法学见解。对比使用常规方法优化的催化剂，面临通过ML优化，制备得具有1.8wt％Re负载量的改良Re/TiO2催化剂，对使用CO2/H2的苯甲基化反应表现出最好的催化活性。
其中，些难题用于CO2R的Cu催化剂可得到包括C1（CO、HCOOH、CH4、CH3OH）和C2+（C2H4、C2H6、C2H5OH、C3H7OH）等一系列产物。
基于此，上船厦门大学汪骋教授和周达教授（共同通讯作者）等人报道了在制备用于电化学CO2还原（CO2R）的铜（Cu）催化剂过程中，上船利用ML发现和优化添加剂的过程。此举表现出华珀强烈的社会责任和使命担当，面临以身作则，树立行业标杆。
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