Может ли машинное обучение раскрыть скрытые тайны окисления палладия?

Исследование, использующее машинное обучение для анализа окисления поверхности палладия, выявило ранее неизвестные сложности в динамике атомных и молекулярных процессов. Метод позволяет значительно углубить понимание поведения катализаторов.
Может ли машинное обучение раскрыть скрытые тайны окисления палладия?
Изображение носит иллюстративный характер

Специально разработанный Automatic Process Explorer (APE) создан теоретическим отделом Института Фрица Хабера с целью устранения предвзятости, характерной для традиционных симуляций методом кинетического Монте-Карло (kMC). APE динамически обновляет список процессов на основе текущего состояния системы и использует нечеткую машинно-обученную классификацию для выделения уникальных атомных окружений.

Традиционные kMC симуляции, широко применяемые для изучения длительной эволюции атомных процессов, зависят от заранее заданных входных параметров, что ограничивает возможность обнаружения сложных движений атомов в условиях изменяющихся внешних факторов.

Интеграция APE с машинно-обученными межатомными потенциалами (MLIPs) обеспечивает повышенную точность симуляций, что особенно важно при моделировании начальной стадии окисления палладиевых поверхностей. Подобное сочетание методов открывает новые возможности для изучения процессов на атомном уровне.

Механизм окисления палладия имеет большое практическое значение, поскольку палладий используется в катализаторах автомобильных систем по контролю выбросов, обеспечивая снижение загрязнения окружающей среды. Применение инновационной методики позволяет оптимизировать работу таких устройств.

APE выявил порядка 3000 различных процессов, включающих сложные атомные перемещения и переструктурирование поверхности. Эти процессы протекают в временных масштабах, сопоставимых с молекулярными реакциями в каталитических системах, что ранее оставалось незамеченным при использовании традиционных методов.

Выявленные закономерности способствуют лучшему пониманию эволюции наноструктур и роли атомных движений в повышении эффективности катализаторов. Результаты исследования имеют прямое отношение к совершенствованию технологий в области энергетики, а также к разработке экологически чистых производственных процессов.

Публикация результатов в журнале Physical Review Letters подчеркивает высокую научную значимость представленной методологии и ее потенциал для применения в исследованиях различных каталитических систем и разработки более устойчивых технологических решений.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка