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除了催化剂设计上的新发现，祎两研究者还证明了机器学习可以对人类研究人员难以处理的数据集进行数据挖掘。三者的结合，份提不仅使研究者获得了一种优良的非贵金属ORR催化剂（E1/2=0.82Vvs.RHE），份提而且揭示了一种被忽略的火山型演变规律，还证明了机器学习有能力挖掘隐藏在复杂实验数据中的关键因素和机制，以促进能源材料的优化。
然而，案聚安全除此之外，催化材料的比表面积及其微孔和中孔结构等其他性质也会对反应物的传质路径产生很大影响。随着人工智能（AI）领域的兴起，焦新基建训练机器学习算法对数据集进行数据挖掘以获得独特而可靠的见解是一种新兴的解决方案，焦新基建并且已被广泛应用于许多研究领域。网络位于化学极化和传质极化混合控制区的半波电位被认为是评价ORR催化剂催化活性的常用指标。
通常，周鸿通过正交实验探索高维参数空间中所有可能的因素来优化催化性能在成本上是不可接受的。祎两代表性机器学习模型针对吡啶氮物种-半波电位关系的SHAP解释结果。
心得与体会作为第一作者，份提本工作的初期构想仅在于设计一种高性能的非贵金属催化剂。
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