Ein Team von Forschern des MIT hat einen maschinellen Lernansatz namens “Automatic Surface Reconstruction” entwickelt, der die Intuition bei der Gestaltung neuer Verbindungen oder Legierungen beseitigt, deren Oberflächen als Katalysatoren in chemischen Reaktionen verwendet werden können. Das neue System liefert detailliertere Informationen als herkömmliche Methoden und kann die thermodynamischen Eigenschaften der Oberfläche eines Materials unter verschiedenen externen Bedingungen vorhersagen. Die Methode beginnt mit einem einzigen Beispiel einer makellosen Schnittfläche und verwendet aktives Lernen in Kombination mit einem Monte-Carlo-Algorithmus, um zu wählende Standorte auf dieser Oberfläche zu sampeln. Mit weniger als 5.000 Erstprinzipienberechnungen können genaue Vorhersagen der Oberflächenenergien erhalten werden. Die Methode ermöglicht auch die Untersuchung, wie sich Oberflächeneigenschaften im Laufe der Zeit unter Betriebsbedingungen ändern. Das Werkzeug namens “AutoSurfRecon” steht Forschern kostenlos zur Verfügung und kann bei der Entwicklung neuer Materialien für Katalysatoren sowie bei der Studie von chemischen Reaktionen helfen.

Einführung

In der Materialwissenschaft spielen das Design und die Entwicklung von Katalysatoren eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung chemischer Reaktionen. Traditionell haben Wissenschaftler auf Intuition und Versuch-und-Irrtum-Methoden vertraut, um neue Verbindungen oder Legierungen mit gewünschten Oberflächeneigenschaften zu schaffen. Forscher am MIT haben jedoch einen bahnbrechenden maschinellen Lernansatz namens Automatic Surface Reconstruction Framework (AutoSurfRecon) vorgestellt, der die Notwendigkeit von Intuition beseitigt und genauere Vorhersagen der thermodynamischen Eigenschaften von Katalyseoberflächen unter verschiedenen Bedingungen ermöglicht.

Überblick über das Automatic Surface Reconstruction Framework

Das Automatic Surface Reconstruction Framework ist ein maschineller Lernansatz, der von Forschern am MIT entwickelt wurde. Es eliminiert die Notwendigkeit von subjektiven Entscheidungen, indem es den Prozess des Designs von Verbindungen oder Legierungen mit katalytischen Oberflächen automatisiert. Dieses Framework kombiniert aktives Lernen mit einem Monte-Carlo-Algorithmus, um spezifische Orte auf einer makellosen Schnittfläche für die Probenentnahme auszuwählen. Mit weniger als 5.000 Erstprinzipien-Berechnungen kann AutoSurfRecon die Oberflächenenergien eines bestimmten Materials genau vorhersagen. Darüber hinaus ermöglicht es die Untersuchung, wie sich die Oberflächeneigenschaften im Laufe der Zeit unter verschiedenen Betriebsbedingungen ändern.

Auswahl von Probeentnahmeorten

Um den Rekonstruktionsprozess zu initiieren, startet AutoSurfRecon mit einem einzigen Beispiel einer makellosen Schnittfläche. Aktives Lernen in Verbindung mit einem Monte-Carlo-Algorithmus wird dann verwendet, um Orte auf der Oberfläche für die Probenentnahme auszuwählen. Durch die strategische Auswahl dieser Orte maximiert die Methode die aus jeder Berechnung gewonnenen Informationen und minimiert gleichzeitig die Berechnungskosten. Dieser Ansatz ermöglicht die genaue Vorhersage von Oberflächenenergien und damit thermodynamischen Eigenschaften der Oberfläche des Materials.

Vorhersage von Oberflächenenergien

Mit den ausgewählten Probennahmeorten verwendet AutoSurfRecon ein maschinelles Lernmodell, um die Oberflächenenergien des untersuchten Materials vorherzusagen. Durch das Training des Modells mit einem Datensatz aus Erstprinzipien-Berechnungen lernt das System die Zusammenhänge zwischen Oberflächeneigenschaften und der zugrunde liegenden atomaren Struktur. Dieses Modell kann dann genau Oberflächenenergien für neue Oberflächen vorhersagen, ohne dass teure Berechnungen erforderlich sind. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Gestaltung von Materialien.

Vorteile und Anwendungen

Das AutoSurfRecon Framework bietet mehrere Vorteile und Anwendungen in der Materialwissenschaft und der Katalysatorentwicklung.

Detailliertere und genauere Informationen

Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden liefert AutoSurfRecon detailliertere und genauere Informationen über die thermodynamischen Eigenschaften der Oberfläche eines Materials. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und aktiven Lernalgorithmen optimiert das System Probenentnahmeorte, um die relevantesten Daten für die Vorhersage von Oberflächenenergien zu erhalten.

Effiziente Materialgestaltung

AutoSurfRecon reduziert erheblich den Berechnungsaufwand und die Zeit, die für die Gestaltung von Materialien erforderlich ist. Mit weniger als 5.000 Erstprinzipien-Berechnungen kann das System Oberflächenenergien genau vorhersagen. Diese Effizienz ermöglicht es Forschern, eine breitere Palette von Verbindungen und Legierungen zu erforschen und die Entdeckung neuer Katalysatoren zu beschleunigen.

Untersuchung von Oberflächeneigenschaften unter Betriebsbedingungen

AutoSurfRecon ermöglicht die Untersuchung von Oberflächeneigenschaften unter verschiedenen Betriebsbedingungen. Forscher können analysieren, wie sich Oberflächenenergien und andere Eigenschaften im Laufe der Zeit verändern und Einblicke in das Verhalten von Katalysatoren während chemischer Reaktionen gewinnen. Dieses Wissen kann zur Entwicklung effektiverer und langlebigerer Katalysatormaterialien beitragen.

Entwicklung neuer Katalysatormaterialien

Das AutoSurfRecon-Framework kann Forschern dabei helfen, neue Katalysatormaterialien zu entwickeln. Durch die genaue Vorhersage von Oberflächenenergien und thermodynamischen Eigenschaften können Wissenschaftler Verbindungen und Legierungen mit verbesserter katalytischer Aktivität identifizieren. Diese Fähigkeit eröffnet Möglichkeiten zur Entwicklung effizienterer Katalysatoren für eine Vielzahl chemischer Reaktionen.

Verfügbarkeit: AutoSurfRecon für Forscher

Das von den Forschern am MIT entwickelte AutoSurfRecon-Tool ist frei verfügbar und kann von der wissenschaftlichen Gemeinschaft genutzt werden. Diese Zugänglichkeit ermöglicht es Forschern weltweit, diesen maschinellen Lernansatz für die Gestaltung von Katalysatoren, die Erforschung chemischer Reaktionen und die Erkundung neuer Materialmöglichkeiten zu nutzen.

Schlussfolgerung

Das Automatic Surface Reconstruction Framework, AutoSurfRecon, entwickelt von Forschern am MIT, revolutioniert das Design von Katalysatoren durch den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen. Dieser Ansatz beseitigt die Notwendigkeit von Intuition und ermöglicht genauere Vorhersagen von Oberflächenenergien und thermodynamischen Eigenschaften. Mit seiner Fähigkeit, optimale Probenentnahmeorte auszuwählen und Berechnungskosten zu reduzieren, erleichtert AutoSurfRecon die effiziente Gestaltung von Materialien und ermöglicht die Untersuchung von Oberflächeneigenschaften unter verschiedenen Betriebsbedingungen. Die Verfügbarkeit dieses Tools für die wissenschaftliche Gemeinschaft verspricht Fortschritte in der Katalysatorentwicklung und die Entdeckung neuer Materialien für vielfältige chemische Reaktionen.

Quelle

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

You May Also Like

Machine-Learning-Ansatz zur Berechnung von Übergangszuständen in chemischen Reaktionen

Forscher vom MIT haben eine maschinelle Lernmethode entwickelt, um Übergangszustände in chemischen…

Ein potenzieller Wirkstoffkandidat zur Behandlung der Amyotrophen Lateralsklerose (ALS)

Forscher der Universität Helsinki haben einen potenziellen Wirkstoff entdeckt, der zur Behandlung…

Von der Verbrennung angetriebener insektengroßer Roboter: Ein Durchbruch in der Robotik

Forscher der Cornell University haben einen robotischen Insekt entwickelt, der durch Verbrennung…

Die Rolle des Retinsäurerezeptors Alpha (RARα) bei der T-Zell-Aktivierung und Immunantwort

Eine neue Studie, veröffentlicht im Journal Immunity, zeigt, dass der nukleare Rezeptor…