論文の概要: Catalyst GFlowNet for electrocatalyst design: A hydrogen evolution reaction case study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02142v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 15:49:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 14:32:17.287627
• Title: Catalyst GFlowNet for electrocatalyst design: A hydrogen evolution reaction case study
• Title（参考訳）: 電気触媒設計のための触媒GFlowNet:水素進化反応ケーススタディ
• Authors: Lena Podina, Christina Humer, Alexandre Duval, Victor Schmidt, Ali Ramlaoui, Shahana Chatterjee, Yoshua Bengio, Alex Hernandez-Garcia, David Rolnick, Félix Therrien,
• Abstract要約: 電気触媒は水素エネルギー貯蔵(HES)において重要な役割を担い、エネルギーを水素として貯蔵する。 本稿では, 効率的な触媒として機能する結晶表面を設計するために, 生成とエネルギーの機械学習に基づく予測モデルであるCatalyst GFlowNetを紹介する。 我々は,HESにおける重要な反応である水素進化反応への概念実証の適用を通じて,プラチナを最も効率的な触媒として同定し,モデルの性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.49945279707323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient and inexpensive energy storage is essential for accelerating the adoption of renewable energy and ensuring a stable supply, despite fluctuations in sources such as wind and solar. Electrocatalysts play a key role in hydrogen energy storage (HES), allowing the energy to be stored as hydrogen. However, the development of affordable and high-performance catalysts for this process remains a significant challenge. We introduce Catalyst GFlowNet, a generative model that leverages machine learning-based predictors of formation and adsorption energy to design crystal surfaces that act as efficient catalysts. We demonstrate the performance of the model through a proof-of-concept application to the hydrogen evolution reaction, a key reaction in HES, for which we successfully identified platinum as the most efficient known catalyst. In future work, we aim to extend this approach to the oxygen evolution reaction, where current optimal catalysts are expensive metal oxides, and open the search space to discover new materials. This generative modeling framework offers a promising pathway for accelerating the search for novel and efficient catalysts.
• Abstract（参考訳）: 効率よく安価なエネルギー貯蔵は、風や太陽などの資源の変動にもかかわらず、再生可能エネルギーの採用を加速し、安定した供給を確保するために不可欠である。 電気触媒は水素エネルギー貯蔵(HES)において重要な役割を担い、エネルギーを水素として貯蔵する。 しかし、このプロセスのための安価で高性能な触媒の開発は依然として大きな課題である。 本稿では, 効率的な触媒として機能する結晶表面の設計に, 生成および吸着エネルギーの機械学習に基づく予測器を利用する生成モデルであるCatalyst GFlowNetを紹介する。 我々は,HESにおける重要な反応である水素進化反応への概念実証の適用を通じて,プラチナを最も効率的な触媒として同定し,モデルの性能を実証した。 今後の研究では、現在の最適触媒が高価な金属酸化物である酸素進化反応にアプローチを拡張し、新しい物質を発見するための探索空間を開くことを目指している。 この生成モデリングフレームワークは、新規で効率的な触媒の探索を加速するための有望な経路を提供する。

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