La integración de la ciencia de datos en la electrolitiasis ha enviado significativamente el descubrimiento de las catuluses de alto rendimiento para el uso de energía sostenible.
Un artículo reciente dirigido por Hao Li del Instituto Avanzado de Investigación de Materiales (WPI-IAMR) en la Universidad de Tohoko ha revisado el estado de la tendencia.
“Nuestra detección original era que la densidad es una combinación de diseño basado en la ciencia de datos de baja data de datos basado en datos de baja dimensión basado en la ciencia de datos basado en la ciencia de datos de alta dimensión basado en análisis de alta dimensión, basado en análisis de alta dimensión, que operan por los análisis de alta dimensión, que se sujetan al diseño de la nueva discitrencia de discitrión productiva.
Los parámetros derivados del DFT se han utilizado tradicionalmente para configurar un modelo volcánico depredador para reacciones electroquímicas, conectando el rendimiento del macroscopio de escala nuclear. Esta perspectiva menos dimensional ha sido muy importante para comprender la relación entre el catalizador y su rendimiento electroquímico. Sin embargo, la expansión de la ciencia de datos de alta dimensión, que está respaldada por datos a gran escala y técnicas de ML, está aumentando la capacidad de comprender las relaciones de propiedades más complejas.
Las capacidades de aprendizaje automático (MLP) están surgiendo como una tecnología clave en este turno, camas con precisión cuántica con publicidad en escala de competencia. Los MLP aceleran el cálculo de la energía emocional termodinámica y permiten una imitación más efectiva del mecanismo cataltico dinámico. Como resultado, se espera que las MLP desempeñen un papel central en el diseño futuro de los electroquímicos, y en este momento abordar algunos desafíos que limitan el desarrollo del desarrollo catalico.
Un aspecto importante revelado en el papel fue la integración de ideas ideológicas, rendimiento computacional y verificación experimental. Conectando estos elementos, se está acelerando el diseño del uso de energía mayor, como las celdas de combustible, la electrólisis y las baterías, lo que ayuda a la transferencia global en soluciones de energía sostenible. Los autores también discutieron la plataforma Digital Catalis (DIGCAT), que es la base de datos catalis experimental más grande y la plataforma digital en la historia desarrollada por el laboratorio Hao Lee.
Lee agregó: “La ciencia de datos está abordando cómo nos referimos al diseño de electrolíticos. Al aprovechar los modelos computacionales y las técnicas de aprendizaje automático, no solo estamos mejorando el rendimiento del catalizador sino también aumentando su rendimiento en aplicaciones del mundo real”.
Mirando hacia el futuro, este progreso promete el progreso en el diseño, lo que hace que las tecnologías de energía limpia sean más asequibles y accesibles. Este trabajo allanó el camino para que los catalistas reemplacen los sistemas de energía basados en combustibles fósiles, lo que ayuda a reducir la dependencia de los recursos irracionales.
Publicado en el Journal of Cataliasis, el artículo indica el papel de la transformación de la ciencia de datos en electrolíticos. El cargo de APC fue apoyado por el Programa de Apoyo de la Universidad de Tohoko.
