Machine learning for the experimental and computational development of heterogeneous catalysis
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning techniques have emerged as a useful tool for identifying complex patterns and correlations in large datasets. These techniques could be particularly useful in heterogeneous catalysis research for enabling the correlation of the catalyst performance to its physicochemical properties. So far in the chemistry and material science communities, machine learning models have mostly been built on high-throughput quantum chemistry calculations, and only selected case studies have led to the experimental discovery of improved catalyst materials. The slow pace and limited number of scientific breakthroughs may be attributed to simplistic assumptions about catalyst structure in quantum chemistry calculations and the incomplete experimental data available. Therefore, we believe that the development of high-throughput approaches closely coupled with machine-learning-based approaches could help accelerate experimental catalysis research. To aid the community, we bring together the available body of work applying high-throughput approaches and machine learning to the development of solid heterogeneous catalysis. We offer an objective view of the trends in the field by performing a detailed and systematic comparison of papers based on the (1) the ML method, the features used as model input and output, (3) the material, device or reaction investigated, (4) the dataset size, and (5) the overall achievement. Furthermore, for models reporting unitless R2 values, we quantitatively analyze the model performance as a function of the features used, the reaction type and the dataset size.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».