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(纯计算)韩国延世大学npj Comput. Mater.: 主动学习加速氧电催化多金属体系中单原子局域环境的探索

计算材料学 2024-11-10 08:05
文章摘要
本文介绍了韩国延世大学和麻省理工学院的研究团队利用主动学习结合第一性原理计算和等变图神经网络（GNN），探索多金属体系中单原子局域环境的研究。研究目的在于通过定制活性单原子位点周围的局域环境，优化电子结构，从而提高氧还原和析氧反应（ORR/OER）的催化活性。研究结果显示，通过主动学习策略，成功预测了Co-Fe、Co-Co和Co-Zn金属对的ORR/OER活性，并与实验结果相符。该方法具有扩展到更广泛的多元素高熵材料体系的潜力。
(纯计算)韩国延世大学npj Comput. Mater.: 主动学习加速氧电催化多金属体系中单原子局域环境的探索
查看文献： Towards atom-level understanding of metal oxide catalysts for the oxygen evolution reaction with machine learning
查看期刊： npj Computational Materials
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