光催化水分裂已成为氢生产的可持续途径，利用阳光来驱动化学反应。本综述探讨了DENSITY功能理论（DFT）与机器学习（ML）的整合，以加速光催化剂的发现，优化和设计。DFT提供了对电子结构和反应机制的量子力学见解，而ML算法可以对材料特性，催化性能的预测和逆设计进行高通量分析。本文大约在二元光催化系统中取得进步，突出了Tio 2，Bivo 4和G-C 3 N 4等材料，以及新型的异质关节和共同催化剂，以改善光吸收和电荷分离E FFI的效率。关键突破包括在实验和计算数据集中训练的ML架构，例如随机森林，支持矢量回归和神经网络，以优化带隙，表面反应和氢的演化速率。诸如量子机学习（QML）和生成模型（GAN，VAE）等新兴技术展示了探索假设材料并提高计算效率的潜力。该评论还突出了高级光源，例如可调LED和太阳模拟器，以实验光催化系统的实验验证。挑战与数据标准化，可伸缩性和可解释性有关，提出了协作框架工作和开放访问存储库，以使DFT-AI工具民主化。通过桥接实验和计算方法，这种协同方法的变化潜力可实现可扩展的，成本的氢生产，为可持续能源解决方案铺平了道路。