AI 实验室 3 个月筛 2942 种催化剂，找回被专家放弃的绿氢路线
Lila Sciences 披露其自主科学平台在清洁氢催化剂上的成果，并已在 arXiv 发布相关研究：AI 引导的自动化实验室在 3 个月内提出、合成并筛选了 2942 种催化剂，为质子交换膜电解槽的酸性析氧反应（OER）找出 6 个高性能材料家族。其中 AI 提出的不含铱/钌的钯基氧化物催化剂（如 InMnPdOx 体系）被研究该反应 12 年的科学家 John Gregoire 认定必然出错，却最终在强酸高压环境下稳定运行超过 1000 小时、催化性能几乎无衰减，成为最强候选。Kenneth Stanley 转发并点赞了这一成果。
已确认
- 3 个月内共提出、合成并筛选 2942 种催化剂，找出 6 个高性能材料家族
- 钯基催化剂不含铱/钌，在酸性 OER 环境下稳定运行超过 1000 小时，性能几乎无衰减
- 该方向是学界早已放弃的路线，资深专家 John Gregoire 最初认为 AI 的配方必然有错
- 团队已在 arXiv 发布论文，披露具体催化剂体系（如 InMnPdOx）
- 平台自动化率超过 90%，整合组合溅射合成、高通量筛选与机器学习组成-性质建模
- Kenneth Stanley 转发并点赞了该成果
为什么重要
- 业界 OER 标准催化剂依赖稀有金属铱的氧化物，铱是地球上最稀有金属之一，年开采量仅数吨，供应受限制约绿氢规模化
- 该案例展示了 AI 自主实验室能找回被人类专家直觉排除的材料方向，加速清洁能源材料研发
- 高自动化率的闭环实验平台（合成—筛选—建模）为材料发现提供了可复制的范式
2026-09-25 ~ 2026-09-26 · 8 条相关
一手来源
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