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機器學(xué)習(xí)（ML）與高通量（HT）計算耦合的方法不僅可以加速尋找期望的材料，而且還能揭開底層過程的物理原理。然而，此類研究通常無法確定所發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵設(shè)計原則的來源，即除了發(fā)現(xiàn)有前途的材料外，并沒有推進科學(xué)知識的發(fā)展。

圖1. 本研究中的ML工作流程

在此，印度科技學(xué)院Abhishek K. Singh等人設(shè)計了一種直觀的方法，通過 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 值解釋這種不透明的ML模型，并將它們與HT方法相結(jié)合以尋找有效的二維水分解光催化劑。作者開發(fā)了一個包含3099 種2D材料的新數(shù)據(jù)庫，這些材料由以八面體幾何形狀連接到六個配體的金屬組成，稱為 2DO（八面體2D材料）數(shù)據(jù)庫。

ML模型是使用基于成分和化學(xué)硬度的特征的組合構(gòu)建的，以深入了解熱力學(xué)和整體穩(wěn)定性。最重要的是，它結(jié)合了元素和結(jié)構(gòu)特征的優(yōu)點，區(qū)分了鍵連接性不同的同構(gòu)2DO材料的目標(biāo)特性。

圖2. 構(gòu)建的2DO數(shù)據(jù)庫

可解釋的 ML 回歸、分類和數(shù)據(jù)分析導(dǎo)致了一個新假設(shè)，即高度穩(wěn)定的2DO材料遵循軟硬酸堿理論（即HSAB原理）?；诳梢姽鈪^(qū)域內(nèi)合適的帶隙和使用GW方法相對于標(biāo)準(zhǔn)氧化還原電位的帶對齊，進一步篩選了最穩(wěn)定的2DO材料，最終產(chǎn)生了21種潛在的候選材料。

具有化學(xué)硬-軟或軟-軟相互作用的2DO 材料具有最佳的GW帶隙，而硬-硬相互作用使它們不適合收集可見光。此外，作者發(fā)現(xiàn) HfSe₂和ZrSe₂具有接近其理論極限的高太陽能到氫氣的轉(zhuǎn)換效率。本研究提出的利用元素和化學(xué)硬度特征的方法還可以發(fā)現(xiàn)其他用于一系列應(yīng)用的有前途材料。

圖3. 分析有前景的2DO光催化劑

Chemical hardness-driven interpretable machine learning approach for rapid search of photocatalysts, npj Computational Materials 2021. DOI: 10.1038/s41524-021-00669-4

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Nature子刊：可解釋機器學(xué)習(xí)方法用于快速搜索光催化劑

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