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南京大学王学斌&芝加哥大学团队: 机器学习推动的电催化氢电转换应用进展

RSC英国皇家化学会 2024-12-22 10:40
文章摘要
本文由南京大学和芝加哥大学等单位的研究人员组成的国际团队发表，探讨了机器学习在电催化剂设计中的应用，特别是在氢电转换技术中的优化。文章指出，传统的试错法在电催化剂开发中耗时且成本高昂，而机器学习通过处理高通量实验数据和计算数据，能够快速识别催化剂性能与材料描述符之间的关系，从而加速高效电催化剂的发现和优化。文章详细介绍了机器学习在析氢反应、析氧反应、氢氧化反应和氧还原反应中的应用，并强调了机器学习在未来电催化剂研究中的重要性和潜力。
南京大学王学斌&芝加哥大学团队: 机器学习推动的电催化氢电转换应用进展
查看文献： Unlocking the potential: machine learning applications in electrocatalyst design for electrochemical hydrogen energy transformation†
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