机器学习当前已经被广泛地应用于材料领域，可以用于构效关系的发现，从而加速材料设计，缩短材料研发周期。符号回归是一种可解释的机器学习方法，能够提供目标函数和自变量特征参数之间具体的数学表达式，为材料设计提供直接指导，但在材料科学领域的应用目前却很少。描述符在催化剂的研究中扮演着重要角色。过去10年来，人们针对氧化物钙钛矿的析氧反应活性，提出了诸多描述符。
然而，这些传统描述符都需要密度泛函理论的计算。而密度泛函理论计算耗时耗力，还存在较大误差。因此，传统的描述符并不利于大规模材料设计与筛选。苏州大学尹万健和美国托莱多大学鄢炎发等人，利用符号回归确定了一个简易的描述子μ/t，用于描述氧化物钙钛矿催化剂的催化活性。
首先合成了18种已知的氧化物钙钛矿催化剂，以产生具有一致性和可比较的OER活性数据集，然后采用符号回归方法寻找构效表达式，再在这些表达式中选择一个简易且准确性高的描述子μ/t，其中μ和t分别是八面体因子和容忍因子。该描述子只是离子半径的函数，简易明了，不需要密度泛函理论(DFT)计算，却可以定量描述OER催化活性。
这个简易描述子使得可以快速发现一系列新型、高催化活性的氧化物钙钛矿催化剂。作为验证，成功地合成了5种氧化物钙钛矿，其中4种（Cs0.4La0.6Mn0.25Co0.75O3，Cs0.3La0.7NiO3，SrNi0.75Co0.25O3和Sr0.25Ba0.75NiO3）催化活性超过了典型的氧化物钙钛矿催化剂BSCF。
总之，该工作表明符号回归是一种强大的机器学习技术，可以发现具有物理意义的描述符，为设计开发高性能催化剂提供了一个新的方向。
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