A Multiobjective Closed-loop Approach Towards Autonomous Discovery of Electrocatalysts for Nitrogen Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Electrocatalyst discovery is an inherently multiobjective challenge that can benefit from closed-loop approaches towards acceleration. However, previous computational closed-loop efforts for electrocatalysis often focus on a single objective to be optimized. Here, we demonstrate a multiobjective closed-loop strategy towards identifying single-atom alloy (SAA) electrocatalysts for nitrogen reduction considering activity, stability, and cost. Candidates were autonomously selected via a multiobjective scoring approach, as implemented in our AutoCat software, and evaluated using a high-throughput density functional theory pipeline. We discuss the implications of our formulation of the candidate scoring system and show its ability to efficiently explore the SAA design space. We also propose a multiobjective ranking scheme balancing the three target metrics to prioritize further investigation of the top-performers identified here, Zr$_1$Cr, Hf$_1$Cr, Ag$_1$Re, Au$_1$Re, and Ti$_1$Fe. The inclusion of Hf in the top-ranked candidates is of particular interest as it is more commonly found within the context of molecular catalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».