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利用机器学习助力高熵合金催化：聚焦吸附能预测

计算材料学 2025-04-14 12:43
文章摘要
本文综述了机器学习在高熵合金催化领域中吸附能预测的应用进展。高熵合金因其独特的成分、结构和位点级多样性在催化领域展现出巨大潜力，但传统实验和计算方法面临高成本和探索空间大的挑战。文章重点介绍了两种机器学习策略：直接从非平衡结构预测吸附能和通过机器学习势能引导的松弛建模预测吸附能。这些策略显著提高了预测效率和准确性，为催化剂设计和优化提供了支持。然而，当前研究仍面临基准测试缺乏、数据集不足等挑战，未来需开发更精确的模型和高质量数据集，以推动高熵合金催化剂的发展。
利用机器学习助力高熵合金催化：聚焦吸附能预测
查看文献： Harnessing machine learning for high-entropy alloy catalysis: a focus on adsorption energy prediction
查看期刊： npj Computational Materials
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