机器学习正引领催化材料设计范式的革命性转变，通过融合多尺度模拟与高通量实验数据，构建从原子结构到宏观性能的智能映射关系。当前研究前沿聚焦四大方向：利用图神经网络精准解析催化活性描述符与吸附能之间的非线性关联；通过物理信息神经网络耦合第一性原理计算，突破传统d带中心理论的局限；采用生成对抗网络逆向设计具有特定活性位点的多孔框架材料；结合主动学习策略加速电催化析氢/析氧反应中贵金属替代材料的筛选。特别值得关注的是，符号回归技术正从海量数据中自动提取人类未认知的催化描述符，而迁移学习则有效解决了催化领域高质量数据稀缺的瓶颈问题。该领域已从单纯的性能预测迈向"机理发现---动态优化---自主合成"的全链条创新，为实现碳中和目标下的高效能源转换催化剂提供了全新研发范式。
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