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李騰教授AFM：時間減少144000倍，DFT+機器學(xué)習(xí)合理設(shè)計雙原子催化劑！

目前，學(xué)術(shù)界對雙原子催化劑（DACs）的興趣日益濃厚，它不僅繼承了單原子催化劑（SACs）的優(yōu)點（最大的原子利用率、高活性和選擇性），而且克服了SACs的缺點（低負(fù)載和孤立活性位點）。然而，由于其巨大的設(shè)計空間，DACs的設(shè)計對于實驗和計算研究的成本仍然過高。

為此，美國馬里蘭大學(xué)李騰教授等人通過結(jié)合DFT和基于拓?fù)湫畔⒌臋C器學(xué)習(xí)（ML）算法，提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的高通量設(shè)計方法以評估16767個DACs在析氧（OER）和氧還原（ORR）反應(yīng)中的穩(wěn)定性和活性。首先，作者進行了DFT 計算以評估164個DAC系統(tǒng)的穩(wěn)定性及OER/ORR催化性能。然后，作者使用來自164個DAC系統(tǒng)的DFT結(jié)果作為ML算法的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集。

ML算法基于兩方面的拓?fù)湫畔ⅲ航饘僭雍突自拥脑有再|(zhì)（即節(jié)點信息），以及對應(yīng)DAC的原子結(jié)構(gòu)及其周圍基底缺陷（即拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)）。基于拓?fù)湫畔⒌腗L模型工作流程包含以下三個步驟：1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成，2）通過基于拓?fù)湫畔⒌腗L算法進行訓(xùn)練/測試，3）基于ML預(yù)測篩選DAC。

圖1. 基于拓?fù)湫畔⒌腗L模型的工作流程

結(jié)果顯示，這種高通量設(shè)計方法揭示了511種OER活性優(yōu)于OER最有效催化劑 IrO₂（110）及855種ORR活性優(yōu)于ORR最有效催化劑Pt（111）的DAC。此外，作者確定了248個雙功能DAC，其超越了IrO₂（110）的OER性能和Pt（111）的ORR性能。

最重要的是，作者揭示了將DAC的催化活性與DAC的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和電子結(jié)構(gòu)及其鍵合碳表面結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)的內(nèi)在描述符。這種設(shè)計方法不僅產(chǎn)生了顯著的預(yù)測精度（R²> 0.926），而且與純DFT計算相比，篩選時間也大幅減少了 144000倍?？傊@項研究的結(jié)果為以大幅降低的成本加速發(fā)現(xiàn)高性能和低成本DACs提供了巨大的希望，展示的ML策略可以很容易地適應(yīng)并加速發(fā)現(xiàn)各種原子級催化劑。

圖2. 篩選性能最佳的DAC

Data-Driven High-Throughput Rational Design of Double-Atom Catalysts for Oxygen Evolution and Reduction, Advanced Functional Materials 2022. DOI: 10.1002/adfm.202203439

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