論文の概要: Leveraging Data Mining, Active Learning, and Domain Adaptation in a Multi-Stage, Machine Learning-Driven Approach for the Efficient Discovery of Advanced Acidic Oxygen Evolution Electrocatalysts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04877v1
- Date: Fri, 5 Jul 2024 22:14:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 22:07:12.936848
- Title: Leveraging Data Mining, Active Learning, and Domain Adaptation in a Multi-Stage, Machine Learning-Driven Approach for the Efficient Discovery of Advanced Acidic Oxygen Evolution Electrocatalysts
- Title（参考訳）: 高度酸性酸素進化電気触媒の効率的な発見のための多段階機械学習駆動アプローチにおけるデータマイニング、アクティブラーニング、ドメイン適応の活用
- Authors: Rui Ding, Jianguo Liu, Kang Hua, Xuebin Wang, Xiaoben Zhang, Minhua Shao, Yuxin Chen, Junhong Chen,
- Abstract要約: 本研究では, 複雑な多金属触媒の発見と最適化を効率化する, 新たな多段階機械学習手法を提案する。
本手法は,材料発見プロセスを通じて,データマイニング,アクティブラーニング,ドメイン適応を統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.839705761909709
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Developing advanced catalysts for acidic oxygen evolution reaction (OER) is crucial for sustainable hydrogen production. This study introduces a novel, multi-stage machine learning (ML) approach to streamline the discovery and optimization of complex multi-metallic catalysts. Our method integrates data mining, active learning, and domain adaptation throughout the materials discovery process. Unlike traditional trial-and-error methods, this approach systematically narrows the exploration space using domain knowledge with minimized reliance on subjective intuition. Then the active learning module efficiently refines element composition and synthesis conditions through iterative experimental feedback. The process culminated in the discovery of a promising Ru-Mn-Ca-Pr oxide catalyst. Our workflow also enhances theoretical simulations with domain adaptation strategy, providing deeper mechanistic insights aligned with experimental findings. By leveraging diverse data sources and multiple ML strategies, we establish an efficient pathway for electrocatalyst discovery and optimization. This comprehensive, data-driven approach represents a paradigm shift and potentially new benchmark in electrocatalysts research.
- Abstract（参考訳）: 酸性酸素進化反応(OER)のための高度触媒の開発は、持続可能な水素製造に不可欠である。
本研究では, 複雑な多金属触媒の発見と最適化を効率化する, 新たな多段階機械学習手法を提案する。
本手法は,材料発見プロセスを通じて,データマイニング,アクティブラーニング,ドメイン適応を統合している。
従来の試行錯誤法とは異なり、このアプローチは主観的直観への依存を最小限に抑えてドメイン知識を用いて探索空間を体系的に狭める。
そして、能動学習モジュールは、反復的な実験フィードバックにより、元素組成および合成条件を効率よく洗練する。
このプロセスは、有望なRu-Mn-Ca-Pr酸化物触媒の発見に繋がった。
我々のワークフローは、ドメイン適応戦略による理論シミュレーションを強化し、実験結果に沿ったより深い力学的な洞察を提供する。
多様なデータソースと複数のML戦略を活用することにより、電気触媒の発見と最適化のための効率的な経路を確立する。
この包括的でデータ駆動のアプローチは、電気触媒研究におけるパラダイムシフトと潜在的に新しいベンチマークを表している。
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