科大展现AI技术在高通量筛选领域的独特魅力

中国科学技术大学实现人工光合系统高通量筛选：为未来高效人工光合系统研发提供可行性范式

记者汪乔报道，记者从中国科学技术大学获悉，在近期一项重要的科技突破中，熊宇杰教授和高超特任教授团队与众多合作者联手，成功实现了人工光合系统的高通量筛选。
这一成果于2月27日作为封面文章发表在著名学术期刊《自然-催化》上。
这一研究的实现，为未来高效人工光合系统的研发提供了一种全新的可行性范式。

背景

随着全球能源环境危机的加剧以及碳排放的不断增加，开发高效人工光合系统以转换太阳能为化学能已成为科学界的热门研究领域。
人工光合系统是模仿自然界光合作用的系统，可以将太阳能转化为可存储和使用的化学能，具有巨大的潜力来替代传统的能源生产方式。
开发高效人工光合系统的过程中涉及大量的分子光敏剂和分子催化剂的组合，传统的反复试错实验方法极其耗时且效率低下。

研究内容

熊宇杰教授和高超教授团队长期致力于人工光合系统的能量耦合与转换机制研究。
在这一重大突破中，该团队通过大量的分子光催化体系实验研究，建立了人工光合系统结构和性能的实验数据库。
在此基础上，他们与中国科大江俊教授课题组合作，提出了一种基于机器学习加速的分子光催化二氧化碳转化系统的高通量筛选策略。

该策略采用了包含光敏化、电子转移和催化三个关键步骤的不同描述符，实现了对数千种不同的分子光敏剂和分子催化剂组合进行快速筛选，确定其中的高效人工光合系统。
这些系统的性能处于国际领先水平。
研究团队还与中国科学院高能物理所陶冶研究员和国家加速器实验室DimosthenisSokaras研究员合作，利用时间分辨谱学证实了偶极耦合作为描述符的可靠性，并证实了偶极耦合在引发动态催化反应过程中的作用。

研究方法

在研究过程中，研究团队首先通过实验确定了一系列的人工光合系统结构和性能数据，然后利用机器学习技术对这些数据进行分析和建模。
他们制定了一种高通量筛选方案，该方案基于描述符（催化剂的二氧化碳吸附能、光敏剂的寿命、源自于光敏剂和催化剂的本征和跃迁偶极的电子耦合）来实现对光敏剂和催化剂组合的快速准确预测。
通过这种方案，他们从3444种光敏剂和催化剂组合中快速准确地预测出6种高效的分子光催化体系。

结论与意义

这项研究不仅为未来高效人工光合系统的研发提供了一种可行性范式，而且其提出的高通量筛选策略还有可能应用于其他催化化学转化领域。
该研究也证明了机器学习在加速科学研究中具有重要作用。
通过结合机器学习和实验数据，研究人员可以更快速、更准确地找到新的科学解决方案。
这对于其他科学研究领域来说具有重要的启示作用。

这项研究是人工光合系统研发领域的一次重大突破，其成果对未来能源生产和环境问题的解决具有重要的推动作用。
我们期待这一领域在未来能够取得更多的重要进展。

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