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基也本研究提出了一种利用被忽视的析氢活性材料设计NitRR催化剂的新思路。本研究开发了一种富含晶界缺陷(grainboundary,GB)的Ni纳米颗粒，要杀由于Ni是典型的析氢活性材料，要杀在其表可以生成大量的H*，而在晶界缺陷区域的H*的二聚过程需要克服较高的能垒，因此该结构表现出较强的保留H*的能力。
材料的Tafel斜率均在120mVdec−1附近，入智这也说明硝酸根还原时在NO3−→NO2−的转化就涉及限速步骤(ratedeterminingstep,RDS)，入智准确的说是第一个电子转移即为限速步骤。不安巴该方法可以利用环境水体中的氮污染物——硝酸根为原料合成具有工业价值的氨。在硝酸根还原的过程中，基也如果HER被过度抑制，所生产的活性H*的量也会降低。
因此，要杀HER不应单纯的被视为NitRR的竞争反应，要杀基于析氢活性的材料也有设计出性能优异的NitRR电化学催化剂的潜力，而这取决于能否有效的抑制H*的二聚。在进行硝酸根的电催化还原时，入智析氢反应(HER)被视为其最显著的竞争过程，入智长期以来的很多研究常采用析氢惰性的材料(如Cu等)来规避析氢的影响，而析氢活性的材料通常被认为不适合用于硝酸根还原。
样品在−1.4，不安巴−1.6，−1.8Vvs.SCE下进行制备，分别记为Ni-NPs-1.4，1.6和1.8。
基也15N同位素标记也证实了合成氨的来源为硝酸根。最后，要杀将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
首先，入智构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。这就是步骤二：不安巴数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。
然后，基也采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。为了解决上述出现的问题，要杀结合目前人工智能的发展潮流，要杀科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
