美能源部投3400万美元建AI自主实验室破解催化剂研发瓶颈
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2026年4月7日，美国能源部高级能源研究计划署（ARPA-E）宣布启动名为“基于高通量实验与高效建模的化学体系加速学习与催化应用测试”（CATALCHEM-E）的项目，旨在通过整合机器学习与自动化高通量实验构建自主实验室，将传统需数年完成的工业催化剂开发周期大幅缩短至一年，以解决材料设计空间庞大、传统试错耗时漫长等核心痛点。该项目计划投入3400万美元，资助12项研发课题。
表1 CATALCHEM-E项目资助详情
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课题名称 |
资助金额（万美元） |
牵头机构 |
所在州 |
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AI设计工业固定床催化剂：将含氧原料转化为可再生燃料和化学品 |
283.5 |
威斯康星大学麦迪逊分校 |
威斯康星州 |
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加速化学制造的自主高通量实验 |
252 |
艾姆斯国家实验室 |
艾奥瓦州 |
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基于自动驾驶实验室的人机协作加速多相氧化还原催化剂发现 |
299.25 |
北卡罗来纳州立大学 |
北卡罗来纳州 |
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赋能未来炼油厂的自主合成框架 |
283.5 |
落基山国家实验室（原可再生能源国家实验室） |
科罗拉多州 |
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AI引导催化剂转化的变革性增强技术研发 |
291.65 |
康涅狄格大学 |
康涅狄格州 |
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面向逆向催化剂开发的“数字-高通量-放大”一体化Trinity AI平台 |
272.25 |
太平洋西北国家实验室 |
华盛顿州 |
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变革工业催化的知识融合与下一代实验技术 |
299.25 |
爱达荷国家实验室 |
爱达荷州 |
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基于AI与语言模型的催化剂加速测试及可规模化转化研究 |
299.25 |
罗切斯特大学 |
纽约州 |
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加速催化剂设计工厂建设 |
277.11 |
阿贡国家实验室 |
伊利诺伊州 |
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基于反应器阵列与AI/ML的新型催化剂发现与优化加速平台 |
283.5 |
劳伦斯伯克利国家实验室 |
加利福尼亚州 |
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基于快速逆向设计网络的定制化电催化合成气制备技术研发 |
295.54 |
Oxylus Energy公司 |
康涅狄格州 |
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高能先进松节油燃料催化转化制备技术研究 |
283.49 |
P2 Science公司 |
康涅狄格州 |
CATALCHEM-E项目是ARPA-E持续扩展的AI赋能项目体系的重要组成部分，深度呼应了美国将先进计算与自动化融入国家能源创新生态的总体部署。通过大幅缩短关键材料的研发周期，该举措将直接赋能传统炼油厂和工业设施升级，在增强美国能源独立性与保障国家安全方面发挥关键作用。
信息来源：
https://arpa-e.energy.gov/news-and-events/news-and-insights/us-department-energy-announces-34-million-pair-artificial-intelligence-autonomous-labs-accelerate-catalyst-development-0
https://mp.weixin.qq.com/s/x_b0ZXJzqQyab29lRDzkpA
