30 ปีของ AI กับงาน Electrocatalysis เราอยู่ตรงไหน และจะไปต่ออย่างไร?

30 ปีของ AI กับงาน Electrocatalysis – เราอยู่ตรงไหน และจะไปต่ออย่างไร?

บทความรีวิวใหม่ในวารสาร eScience (2026) https://www.sciencedirect.com/.../pii/S2667141725001454... 
(Prof Compton et al) สรุปภาพรวมการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในงาน electrocatalysis ตลอด 30 ปีที่ผ่านมา พร้อมชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนว่า
ทำไม AI ยังไม่สามารถปลดล็อกการค้นพบตัวเร่งปฏิกิริยาได้อย่างเต็มศักยภาพ
บทความระบุ “5 คอขวดสำคัญ” ที่ยังจำกัดการใช้ AI ในการค้นหาตัวเร่งปฏิกิริยา
ช่องว่างของสเกล (Scale gap)
การจำลองระดับอะตอมยังไม่สามารถทำนายสมรรถนะจริงในระดับอิเล็กโทรดหรืออุปกรณ์ได้โดยตรง
การออกแบบตัวเร่งแบบย้อนกลับ (Inverse design) ยังไม่สมบูรณ์
AI ทำนายสมบัติได้ดี แต่ยังไม่เก่งพอในการ “ออกแบบตัวเร่งที่สังเคราะห์ได้จริง” จากสมรรถนะเป้าหมาย
ขาดความสอดคล้องกับกฎฟิสิกส์และการตีความได้
โมเดล ML จำนวนมากเป็นกล่องดำ และอาจขัดกับกฎจลนพลศาสตร์หรือเทอร์โมไดนามิกส์ของไฟฟ้าเคมี
การทดลองยังพึ่งพามนุษย์และทำซ้ำได้ยาก
งานทดลองที่ทำด้วยคนช้า มีความแปรปรวน และจำกัดการสร้างข้อมูลคุณภาพสูง
ข้อมูลทดลองคุณภาพสูงยังขาดแคลน
แม้ข้อมูลเชิงคำนวณจะมีจำนวนมาก แต่ข้อมูลทดลองที่ได้มาตรฐานและใช้ร่วมกันได้ (FAIR) ยังมีน้อยมาก
สาระสำคัญของบทความ
ความก้าวหน้าของ AI ในงาน electrocatalysis เป็นเรื่องของ ข้อมูลเป็นศูนย์กลาง (data-centric) และต้องผสาน
โมเดลที่มีฟิสิกส์กำกับ (Physics-informed ML)
ระบบทดลองอัตโนมัติ / หุ่นยนต์
การแบ่งปันข้อมูลทดลองที่มีคุณภาพ
แนะนำสำหรับนักวิจัยด้าน
electrocatalysis • AI เพื่อวิทยาศาสตร์ • วัสดุพลังงาน • CO₂ reduction • water splitting
#AIเพื่อวิทยาศาสตร์ #Electrocatalysis #MachineLearning #EnergyMaterials #CatalystDesign #RoboticChemistry #FAIRData #PhysicsInformedML #eScience