Fusing a machine learning strategy with density functional theory to hasten the discovery of 2D MXene-based catalysts for hydrogen generation

MXenes公司 密度泛函理论 工作流程 人工智能 构造(python库) 机器学习 计算机科学 材料科学 化学 纳米技术 计算化学 数据库 程序设计语言
作者
B. Moses Abraham,Priyanka Sinha,Prosun Halder,Jayant K. Singh
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [Royal Society of Chemistry]
卷期号:11 (15): 8091-8100 被引量:120
标识
DOI:10.1039/d3ta00344b
摘要

We establish a robust and broadly applicable multistep workflow using machine learning algorithms to construct well-trained data-driven models for predicting the hydrogen evolution reaction activity of 4500 MM′XT 2 -type MXenes.
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