🚀 Интеграция науки о данных в электрохимический катализ значительно ускорила поиск высокоэффективных катализаторов для устойчивой энергетики.
📄 Недавний обзор под руководством Хао Ли из Университета Тохоку (Япония) раскрыл ключевые достижения в этой области. Результаты опубликованы в Journal of Catalysis.
💡 «Сочетание низкоразмерного анализа (на основе параметров теории функционала плотности, DFT) с высокоразмерными методами, такими как машинное обучение (ML), позволяет ускорить разработку катализаторов нового поколения. Это также углубляет понимание взаимосвязи структуры и свойств материалов», — отмечает Ли.
🔬 Традиционно параметры DFT использовались для прогнозирования активности катализаторов в электрохимических реакциях. Однако переход к высокоразмерным данным и ML открывает новые возможности для анализа сложных структур.
🌉 Машинное обучение (MLP) стало ключевым инструментом, объединяющим квантовую точность и вычислительную масштабируемость. MLP ускоряет расчеты энергии адсорбции и моделирование динамики каталитических процессов, что критично для создания эффективных электрокатализаторов.
🧩 В работе подчеркивается важность объединения теории, вычислений и экспериментов. Такой подход ускоряет разработку катализаторов для топливных элементов, электролизеров и батарей, способствуя переходу к