如今，天津大学陈亚楠、西南交通大学李金阳、中国矿业大学黄鹏飞等联合团队在《Advanced Energy Materials》期刊上发表论文，提出融合大语言模型（LLM）与遗传算法（GA）的人工智能驱动框架，结合高温热冲击（HTS）技术，成功破解了这一难题，为高效 HEA 催化剂的设计与合成开辟了新路径。GA 通过四轮迭代优化，仅需 24 个样本，结合 HTS 技术快速合成与筛选，整体筛选周期缩短

通过构建自主实验室，实现“机器做实验、AI想问题”，不仅能将研发效率提升至前所未有的水平，更有望发现人类经验局限之外的新材料。未来，随着可解释性AI、更强大的机器人技术与实时过程控制的进一步整合，这一模式将从实验室走向材料智能制造，为应对能源、环境等全球性挑战提供前所未有的。这一革命性模式已在电催化、电池材料等领域验证，成功发现了性能超越商业基准的高熵合金催化剂，标志着材料科学正从“试错”走向“智

通过构建自主实验室，实现“机器做实验、AI想问题”，不仅能将研发效率提升至前所未有的水平，更有望发现人类经验局限之外的新材料。未来，随着可解释性AI、更强大的机器人技术与实时过程控制的进一步整合，这一模式将从实验室走向材料智能制造，为应对能源、环境等全球性挑战提供前所未有的。这一革命性模式已在电催化、电池材料等领域验证，成功发现了性能超越商业基准的高熵合金催化剂，标志着材料科学正从“试错”走向“智

本研究通过创新的氨基氮引导贯通孔工程，成功解决了硬碳材料在初始效率与倍率性能之间的“性能矛盾”，实现了94.9%的超高首效和50 A/g电流密度下的出色容量保持。这项工作不仅为高性能硬碳负极的设计提供了全新的思路，也标志着钠离子电池向大规模储能和高速充电应用迈出了关键一步。未来，这一策略有望拓展至其他碱金属离子电池体系，具有广阔的产业化前景。文献信息ACS Nano, 2025。

近日，韩国科学技术院与麻省理工学院合作团队在Advanced Materials上发表研究，通过开发新型导电纤维吸附剂与电驱动再生系统，将DAC再生能耗显著降低至6.1 GJ/t-CO₂，为碳捕集技术的大规模应用提供了新方案。该技术不仅显著降低了再生能耗，还展现出优异的循环稳定性，为碳捕集技术的大规模应用奠定了基础。这些技术需求与高温处理设备领域的研发方向一致，特别是在快速响应加热和温度场调控方面

如今，天津大学陈亚楠、西南交通大学李金阳、中国矿业大学黄鹏飞等联合团队在《Advanced Energy Materials》期刊上发表论文，提出融合大语言模型（LLM）与遗传算法（GA）的人工智能驱动框架，结合高温热冲击（HTS）技术，成功破解了这一难题，为高效 HEA 催化剂的设计与合成开辟了新路径。GA 通过四轮迭代优化，仅需 24 个样本，结合 HTS 技术快速合成与筛选，整体筛选周期缩短