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结合理论和已有的实验结果，和敬好传王中林院士推断：所有（固/液/气态）物质接触起电的根源都是电子云交叠。例如：老院为什么自然界中的雨滴常常带负电？为什么动物皮和橡胶棒摩擦会使得动物皮带正电而橡胶棒带负电？也就是说，老院两种物质接触之后，静电是如何产生的。
这表明，人们水分子并非接触起电所必需，接触起电是电子主导的电荷转移过程。3.623K温度下，团圆统固体表面几乎不存在与水有关的离子，但是依然存在接触起电现象。最近，春节吃王中林院士团队利用TENG以及KPFM等手段，通过调控两种材料的温度，观测接触起电量以及电荷衰减的情况发现：电子倾向于从热端传递到冷端。
当原子间距处于斥力区，和敬好传电子云发生交叠，电子才会在两种物质间发生转移。老院直到王中林院士团队于2012年发明摩擦纳米发电机（triboelectricnanogenerators, TENG）并对接触起电在纳米尺度上进行深入研究才终于揭开接触起电根源的神秘面纱。
事实上，人们两种物质无需摩擦，接触即可起电。
由于接触起电过程非常复杂，团圆统涉及到物质的固、团圆统液和气三态，缺乏在纳米尺度上研究接触起电的工具以及人们的忽视等主客观原因，科学家们对于以上谜团一筹莫展。利用机器学习，春节吃我们仅仅输入原子几何结构等相应参数既能得到相关材料的电子结构参数预测。
特别地，和敬好传利用该方法针对目前所有过渡族金属进行了筛选，发现了Pd、Pt和Co是其中最稳定且最具活性原子零价催化剂个体候选者。该工作同时对稀土镧系金属进行了拓展筛选，老院发现了与过渡金属不同的反应趋势。
该工作通过一种有效的量化手段成功地筛选出了原子催化剂的潜在候选个体，人们并且能够与目前的实验结果高度吻合，人们增强了从理论计算角度引导未来实验发展与合成的可参考性。团圆统监督学习基于所提供数据而逐步提高相应学习预测的准确性。
