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缓解能源危机进程的百万催化剂筛选工作，依托天河新一代超级计算机计算资源，由国防科技大学、国家超级计算天津中心（天津超算中心）、湖南大学等组成的联合团队合作完成。该成果筛选出的高效催化剂具备降低化学转化能垒的潜力，为促进替代能源的开发和高效可持续利用，减缓以化石燃料危害为代表的能源危机进程提供了新的高效方法。

该团队所研究的材料由2771种二元和三元合金构成的205046个独特表面构成，总共产生271万吸附点模型。该团队采用HPC+AI技术对百万吸附点模型开展析氢反应、吸氧反应和二氧化碳的还原反应研究，先利用基于遗传算法的自动化机器学习工具进行筛选，结合电催化火山型曲线，再在该基础上利用第一性原理计算进行二次筛选，通过多轮机器学习—第一性原理筛选迭代，实现以析氢反应为主的高效催化剂命中：在20天时间内利用总共约18016节点并行计算筛选出868种合金的2028个高效催化表面。该团队在天河新一代超级计算机的支撑下，基于HPC+AI的材料筛选规模相比天河一号超级计算机提升200倍、整体效能提升144倍。基于AI赋能高通量材料计算的高效电催化筛选，最佳单日高效催化材料表面筛选数为569个，高于之前卡内基梅隆大学研究者一年时间筛选出的389个高效催化材料表面规模。

经过多年发展，天津超算中心在高性能计算领域具备了提供并行开发和性能优化的能力，取得了一批具有国际先进水平的科研成果，推动了我国计算流体力学领域的技术进步，助力我国在海洋、石油勘探、生物医药、航空航天、气候气象、新材料新能源等领域的发展，实现我国更多具有自主知识产权的高性能计算应用突破。