加速催化剂设计，上海交大贺玉莲课题组基于 AutoML 进行知识自动提取
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内容提要
上海交通大学密西根学院的研究人员发表了一篇题为「Interpreting Chemisorption Strength with AutoML-based Feature Deletion Experiments」的研究论文，提出了一种基于自动机器学习的特征删除实验方法，用于确定决定催化剂表面反应物的化学吸附能量的关键物理量。研究结果表明，吸附位点的局部几何信息对化学吸附能量的影响很大。这种基于AutoML的特征分析方法可以揭示复杂物理科学中统计特征重要性，对催化领域具有重要意义。人工智能技术在催化剂设计和优化方面的应用也有望提高效率和性能。
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关键要点
- 催化是常见的化学反应，催化剂能改变反应速率而不改变化学平衡。
- 化学工业中85%以上的过程依赖催化剂，设计新型高效催化剂至关重要。
- 研究提出基于自动机器学习的特征删除实验方法，确定催化剂表面反应物的化学吸附能量的关键物理量。
- 研究表明，吸附位点的局部几何信息对化学吸附能量的影响显著。
- 该研究在催化剂设计优化方面具有重要意义，并在方法学上产生影响。
- 研究使用高通量密度泛函理论计算的解离化学吸附能数据集作为基准，验证数据质量。
- 研究选择双原子分子吸附剂以减少复杂性，集中于催化剂的表面行为。
- 提出的AutoML引导的知识提取方法避免了模型复杂性与可解释性之间的折衷。
- 研究发现，吸附位点的局部几何信息是决定化学吸附能量的关键物理量。
- 人工智能技术在催化剂设计和优化方面的应用有望提高效率和性能。
- 未来，人工智能将进一步推动催化剂的设计和合成效率，促进化学领域的发展。
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