近日，东北大学李浩教授团队联合国际学者在《国家科学评论》发表研究。团队创新构建融合大语言模型与高通量实验的协同框架ChatHEA，以突破高熵合金催化剂研发瓶颈。针对燃料电池氧还原反应中多元素体系性能难以预测的难题，该人工智能助手覆盖文献挖掘、元素组合设计、实验规划及数据分析全链条。依托此平台，团队高通量合成并筛选了一百种五元高熵合金催化剂。机理分析表明，催化活性主要取决于Fe-Co-Cu等元素间的电子协同作用。最终筛选出的FeCoCuPtIr合金展现出优异活性与耐久性，其性能全面超越商用铂碳催化剂，所组装燃料电池器件峰值功率密度达零点七八九瓦每平方厘米，成功超越美国能源部二零二五年性能目标。此项工作确立了人工智能驱动复杂材料研发的通用范式，有望大幅降低燃料电池贵金属依赖，加速清洁能源与低碳基础设施的商业化进程。