中国科学技术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个不同版本。每个版本按照日期命名，最早的一稿是2018年9月5日，最后的一稿是2024年10月20日。

近期，这篇论文在线发表于《科学》，介绍了他们利用人工智能（AI）技术，揭示了负载型金属催化剂中“金属-载体相互作用”的本质，揭秘了困扰科学界近50年的难题。

中国科学院院士、清华大学教授李亚栋认为，“该项成果解决了多相催化研究中的一个重大基础科学难题，对高效负载型催化剂的理性设计极具指导价值。”

中国科学技术大学教授、论文通讯作者李微雪。代蕊 摄 

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中国科学技术大学教授李微雪团队参与项目的部分人员合影。代蕊 摄

以一种非常“优美”的方式揭秘难题

催化所创造的产值占全球GDP的近30%，有90%以上的化学品是通过催化剂的帮助完成合成制备。氧化物负载金属催化剂是其中最广泛使用的工业催化剂之一。长期以来，科学家们一直在努力开发出高活性、高选择性和高稳定性的催化剂。

“在负载型催化剂体系中，有两个基石，分别是催化剂与反应物的关系和催化剂与载体的关系。前者是提高催化活性和选择性的关键，后者则起到‘定海神针’的作用。”论文通讯作者李微雪介绍。

早期的研究大多聚焦在金属催化剂与反应物相互作用上，而忽略了金属与载体的相互作用。随着研究不断深入，人们发现氧化物载体不仅起稳定金属催化剂作用，它还能进一步影响催化剂体系中的电荷转移、形貌改变、新界面位点形成、化学成分、以及界面包覆等，进而显著影响了催化剂的活性和选择性。

事实上，早在1978年，科学家们就发现氧化物载体在高温还原环境下，出现了包裹金属催化剂的现象，这一现象被归结为由强金属-载体相互作用所致。后来，人们将这一概念用来解释所有表现出显著界面效应的实验现象。

“影响金属与载体相互作用的因素太多太复杂，涉及到催化剂和载体的组分、结构、尺寸、形貌等，这一作用又敏感的依赖于催化剂的制备过程和反应条件等。”李微雪说，现在每年有近7000篇研究论文涉及到金属-载体相互作用这一概念，并且还呈稳步增加的趋势。但对该作用的研究一直缺乏很好的定量化，尤其是缺乏明确的构效关系。

为此，他带领学生，2017年起，利用人工智能技术赋能，“死磕”该问题。最终，历时8年揭秘了这一困扰多相催化领域近50年的难题。

“令我们吃惊的是，在众多复杂因素中，竟是金属催化剂与载体中的金属形成的金属-金属键起决定性的影响，而不是大家长期以来所想象的金属-氧键。”李微雪说，这为理解金属-载体相互作用提供了全新视角。

《科学》审稿人高度评价了该工作，“该研究对于改进工业催化剂非常重要，我对作者从原子层面出发、并以一种优美的方式来解决这一问题表示祝贺！研究结果极具创造性、思想性和深刻性。”

在300亿个表达式中构建1个通用简洁公式

在这项研究中，他们先是收集了25种金属27种氧化物的178个实验数据，再使用了一种可解释AI算法，构造了一个高达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确物理意义的机器学习公式。

“可解释性AI算法是从材料的基本性质出发，将材料已知的物理化学参数迭代地通过数学组合，得到300亿个表达式。”李微雪解释道。进一步地，他们基于压缩感知原理，从300亿个表达式中得到一个能再现所有实验数据的方程。

“得出一个机器学习公式比较简单，最难的是如何结合具体问题，让公式变得高度可解释，并从中挖掘出物理意义和科学原理。”李微雪说，这依赖于研究者对领域内问题的认识和判断。

最终，他们结合领域知识和理论推导，建立了一个物理清晰、数值准确的简洁方程式，首次完整揭示了影响金属-载体相互作用的两个关键物理量，即“金属-氧相互作用”和“金属-金属相互作用”。

得出公式后，他们反复确认核实，又对675种金属-氧化物体系进行了分析，发现“金属-氧相互作用”是形成界面的主要贡献，而“金属-金属相互作用”是区分不同载体影响的关键因素。

“简单来说，所有的氧化物载体都含有氧，不同的是它们所包含的金属不同。因此显而易见的是‘金属-金属相互作用’对载体效应起决定性影响。”李微雪感叹道，捅破这层“窗户纸”，人们竟然花费了近50年的时间。

值得一提的是，他们还提出了“强金属-金属作用原理性判据”，即当两种金属间作用强于氧化物中金属自身相互作用时，氧化物载体将会包覆金属催化剂。这个简洁的判据有效地阐释了该类体系迄今为止几乎所有观测到的包覆现象。

李微雪举了个例子，比如金属催化剂是铂，载体是氧化钛。当铂-钛键强于钛-钛键，就会发生氧化钛包覆铂催化剂的现象。

“一个很复杂的现象突然就变得很简单，一下得到了解决，那一刻的感觉特别好。”李微雪笑着说。

一场跨越时空的接力赛

李微雪1998年在德国马普学会Fritz Haber 研究所做了3年半的博士后研究，并在回国后与该研究所所长Matthias Scheffler教授建立了中德马普伙伴研究小组。

2016年，李微雪邀请Scheffler参加中国科大的一场学术年会。见面时，Scheffler毫不掩饰地夸奖起他的博士后、李微雪以前的博士生——欧阳润海。他发展了一种可解释AI的算法SISSO，在材料领域研究中将有巨大前景。

Scheffler的一番言语深深打动了李微雪。要知道，Scheffler的“苛刻”和严格在全世界都很出名。

在前期研究中，李微雪曾揭示了金属-载体相互作用如何影响催化剂稳定性，提出了金属-载体相互作用既不能太强也不能太弱的作用原理。研究成果发表在2021年的《科学》上。

在做上述工作的过程中，李微雪也一直在思考究竟是何种因素决定了金属-载体相互作用。2017年，他安排刚进课题组读研究生的王泰然，用SISSO算法研究该问题。

王泰然本科就读于中国科大化学与材料科学学院，具备扎实的数理化理论基础。他从上百篇文献中收集了大量高质量的界面作用数据，并利用SISSO建立起了相应的公式，但对公式背后的物理意义和重要价值还有待深入挖掘。

2021年，这篇论文已经初步成形，但李微雪并没急于发表。他有自己的考量。“一是当时得到的方程物理图像还不是很清晰。二是新的金属-金属相互作用变量的发现，其在催化过程中的重要性还不明确；三是中国科大文化环境好，科研人员心无旁骛，可以长期专注重大科学问题的解决。”

围绕上述问题，李微雪带领团队展开了大量持久的探索和尝试，运用基于AI得到的方程用来预测、计算各种各样的可能的物理量，并尝试将其和重要的催化问题给关联起来，文章也不断的推倒重来，但结果始终不是很令人满意。

转机出现在2023年，组里的博士生胡建钰使用基于神经网络势函数的分子动力学模拟，成功在理论上重现了1978年实验上发现的包覆现象。这一次，他们找到了理论的应用突破口，把能想到的问题都考虑了一遍，对文章的创新性、重要性、逻辑性、清晰性等方面进行反复修改，对公式物理意义的理解也越来越清晰、深刻和全面。

从投稿到接收仅用85天

2024年7月30日，李微雪正式向《科学》投稿。此时，这篇论文已是第320个版本。

很快，9月7日，他们收到审稿意见。令李微雪惊喜的是，编辑已经将论文非常彻底的修改了一遍。“这表示论文基本上要接收了。”

两位审稿专家高度认可该研究。一位审稿专家用了“优美、极具创造性、思想性和深刻性”词语点评，另一位审稿专家仅对论文引用提了一些建议。

根据审稿意见，李微雪等完成了相应内容，于10月2日返稿。很快，10月22日论文被正式接收。

研究用了8年，论文修改了329稿，从投稿到同意接收发表仅花了85天……慢与快的对比，背后是李微雪对科研的坚守，三名学生跨越时空的接力。

令李微雪高兴的是，这一理论工作一经发表，立即收到了同领域科研人员的关注。“目前已经有两个实验课题组，利用这次提出的理论，合成了一系列新的包覆催化材料体系，后续新催化反应的研究工作也正在快速推进中。”李微雪说。

“目前，我们仅是描述了金属与氧化物界面的相互作用，接下来我们将继续研究金属与各种金属化合物载体的相互作用。”李微雪说，他们的长期研究目标是建立起描述材料界面相互作用的一般性理论，加快新催化材料、新催化反应的发现，助推能源、环境和材料的绿色升级和可持续发展。

李微雪表示，此次的科学突破还说明可解释性AI算法的巨大潜力，为重大科学问题的解决提供了全新的视角和可能的解决方案。?对此，他建议学生们，“要在打好数理的基础上，立足自己的专业特长，以重大科学问题为着眼点，及时学习、运用新的前沿技术，注重合作交流，勤奋努力，执着创新。”

相关论文信息：http://science.org/doi/10.1126/science.adp6034