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　　　　另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型，融入的化学知识不够。换句话说，要拿下“化学博士学位”，AI还需“垂直发力”。徐波说，当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法，与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题，AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作，为化学领域开发专用算法和模型，发展各类科学化学语言表征等基本能力，以构建更强大的模型。

“第一次到海上平台进行测试，看着火箭在晃动的平台上缓慢起竖，起竖越高，火箭的晃动幅度越大，而晃动的幅值必须在合适阙值内，才能保障火箭不受损坏。浪在几级时它的晃动幅值是多少，我们必须给出一个定量的判断。”滕瑶回忆。

　　　　针对这一问题，复旦团队提出了一种创新的嵌入式负载型催化剂设计方案，显著提升了OER反应的效率和催化活性，同时减少了铱的使用量。“形象来说，负载型催化剂看上去就像我们早餐吃的麻球，‘麻球’表面的‘芝麻’就是氧化铱，正是这些‘芝麻’在发挥催化作用。”张波说，这种结构会导致一个问题——电解水制氢过程中会产生大量气泡，不断冲刷催化剂，导致“芝麻”易脱落。