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除了催化剂设计上的新发现，红色研究者还证明了机器学习可以对人类研究人员难以处理的数据集进行数据挖掘。三者的结合，研学不仅使研究者获得了一种优良的非贵金属ORR催化剂（E1/2=0.82Vvs.RHE），研学而且揭示了一种被忽略的火山型演变规律，还证明了机器学习有能力挖掘隐藏在复杂实验数据中的关键因素和机制，以促进能源材料的优化。
然而，重点除此之外，催化材料的比表面积及其微孔和中孔结构等其他性质也会对反应物的传质路径产生很大影响。随着人工智能（AI）领域的兴起，推介训练机器学习算法对数据集进行数据挖掘以获得独特而可靠的见解是一种新兴的解决方案，推介并且已被广泛应用于许多研究领域。基地济南位于化学极化和传质极化混合控制区的半波电位被认为是评价ORR催化剂催化活性的常用指标。
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