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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

计算材料学 2024-12-25 12:56
文章摘要
本文由南京大学王学斌教授与芝加哥大学团队合作撰写，发表于ChemSocRev期刊，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应用。文章详细介绍了机器学习如何通过高通量实验数据和密度泛函理论模拟，识别电催化剂性能与材料描述符之间的复杂关系，从而优化电催化剂的设计。文章还讨论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发中的重要性和潜力。
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†
查看期刊：Chemical Society Reviews
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