他，93后，3篇Nature之后，再发Nature Catalysis，已全职回国，加盟西湖大学!

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多相纳米催化剂在化学和能源工业中发挥着至关重要的作用。尽管理论、计算和实验研究取得了实质性进展，但识别它们的活性位点仍然是一个重大挑战。 鉴于此， 加州大学洛杉矶分校 缪建伟 、 黄昱 、 Philippe Sautet  等人 利用原子电子断层扫描来确定用于电化学氧还原反应的PtNi和Mo掺杂PtNi纳米催化剂的三维原子结构 。然后，他们采用实验原子结构作为第一原理训练的机器学习的输入，以识别纳米催化剂的活性位点。通过分析结构-活性关系，他们制定了一个称为局部环境描述符的方程，该方程平衡了应变和配体效应，以提供对氧还原反应中活性位点的物理和化学见解。确定真实纳米粒子的三维原子结构和化学成分的能力，与机器学习相结合，可以改变人们对催化剂活性位点的基本理解，并指导最佳纳米催化剂的合理设计。相关研究成果以题为 ………………………………