Performance prediction of high-entropy perovskites La0.8Sr0.2MnxCoyFezO3 with automated high-throughput characterization of combinatorial libraries and machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Perovskite oxides (ABO3) represent a large family of materials with wide application in many fields due to their celebrated structural and chemical flexibility. Such a vast space of compositions requires efficient exploration strategies now possible with automated high-throughput experiments combined with machine learning prediction algorithms. In this study, we investigate the compositionperformance relationships of high-entropy La0.8Sr0.2MnxCoyFezO3±𝞭 perovskite oxides (0 < x, y, z <1; x+y+z≈1) for application as oxygen electrodes in Solid Oxide Cells. After deposition of a continuous compositional map using thin film combinatorial pulsed laser deposition, we obtain experimental data of structural, composition and functional propertiesfor the whole material family under study through a combination of six advanced characterization methodologies with mapping capabilities. We prove that supervised machine learning methods, particularly random forests, effectively capture the complex relationships between composition, structural features, and electrochemical performance including oxygen transport properties. Using these predictive methods, we create an accurate continuous map of performance for the whole compositional space under study and we open it to the community. Moreover, our model yields an unambiguousstatistical correlation between the distortion of the oxygen sublattice (obtained from spectral analysis of their Raman-active modes) and the highest performances. Finally, the study consistently identifies Fe-rich high-entropy oxides as the optimal compounds with the lowest area-specific resistance values for oxygen electrodes at 700°C. Overall, the work proves the potential of a detailed exploration of relevant chemical spaces by coupling highthroughput experiments and machine learning models to gain new insights and optimize relevant families of materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».