Development of multi-element catalysts using extrapolative machine learning methods

使用外推机器学习方法开发多元素催化剂

• 批准号: 22KF0006
• 负责人: 清水 研一
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KF0006/
• 关键词: 不均一系触媒; 触媒インフォマティクス; 機械学習

触媒を含む材料化学の研究は、未だに「絨毯爆撃のようなスクリーニング」の時代にとどまっている。研究者は、これまで大量の実験データ、文献知識、経験的な知識を統合して、予測や仮説を形成してきた。しかしながら、ますます増加するデータや知識を消化し、目的に適した仮説を提供できる研究者は存在しない。人知による研究は限界に達しており、材料化学研究のアプローチを刷新するために、先進的なデータサイエンス技術を導入する必要がある。本研究では、探索的提案が可能な機械学習モデルを開発し、革新的な高性能触媒の創出に貢献する研究方法論を提案することを目指す。文献データを用いて外挿的提案が可能な機械学習モデルの構築を目指した。構築されたモデルでは、触媒構成要素そのものを学習に使用するのではなく、特徴量（原子半径、電気陰性度、融点など）と構成比の積を予測記述子（元素記述子）として使用することで、元々のデータセットに含まれている元素に縛られることなく、有望な触媒候補元素を提案することが可能になる。また、実際の触媒組成を提案する逆問題を解くためのアルゴリズムも作成し、新しい触媒の提案にも挑戦した。実際に、実験と機械学習のループを繰り返すことで、多元素触媒の開発もスタートした。予測だけでなく、機械学習モデルから化学的/物理的な示唆を得ることを目指した。機械学習予測は、しばしばブラックボックスと見なされるが、解釈性の高い（教師あり）機械学習手法を使用することで、対象系における性能制御因子（記述子）の重要性を半定量的に可視化することが可能になる。

包括催化剂在内的材料化学研究仍停留在“地毯式轰炸筛选”时代。传统上，研究人员会整合大量的实验数据、文献知识和经验知识来形成预测和假设。然而，没有研究人员能够消化不断增加的数据和知识并提供适合目的的假设。人类研究已达到极限，需要引入先进的数据科学技术来彻底改变材料化学研究方法。在这项研究中，我们的目标是开发一种机器学习模型，该模型可以提出探索性建议并提出一种研究方法，这将有助于创造创新的高性能催化剂。我们的目标是建立一个机器学习模型，可以使用文献数据提出推断建议。构建的模型不使用催化剂成分本身进行学习，而是使用特征（原子半径、电负性、熔点等）和成分比的乘积作为预测描述符（元素描述符），这使得提出有前途的模型成为可能。催化候选元素，不受原始数据集中包含的元素的限制。他们还创建了一种算法来解决提出实际催化剂成分的逆问题，并接受了提出新催化剂的挑战。事实上，通过重复实验和机器学习的循环，他们开始开发一种多元素催化剂。我们的目标不仅是做出预测，还包括从机器学习模型中获得化学/物理建议。机器学习预测通常被认为是黑匣子，但是通过使用高度可解释（监督）的机器学习技术，我们可以半定量地可视化目标系统中性能控制因素（描述符）的重要性。

项目成果

The reducibility and oxidation states of oxide-supported rhenium: experimental and theoretical investigations

氧化物负载铼的还原性和氧化态：实验和理论研究

• DOI: 10.1039/d2cp04784e
• 发表时间: 2022
• 影响因子: 3.3
• 作者: Ting Kah Wei;Mine Shinya;Ait El Fakir Abdellah;Du Pengfei;Li Lingcong;Siddiki S. M. A. Hakim;Toyao Takashi;Shimizu Ken
• 通讯作者: Shimizu Ken

Experimental and Theoretical Investigation of Metal-Support Interactions in Metal-Oxide-Supported Rhenium Materials

金属氧化物负载铼材料中金属-载体相互作用的实验和理论研究

• DOI: 10.1021/acs.jpcc.2c00955
• 发表时间: 2022
• 作者: Mine Shinya;Ting Kah Wei;Li Lingcong;Hinuma Yoyo;Maeno Zen;Siddiki S. M. A. Hakim;Toyao Takashi;Shimizu Ken
• 通讯作者: Shimizu Ken

High-loading Ga-exchanged MFI zeolites as selective and coke-resistant catalysts for nonoxidative ethane dehydrogenation

高负载 Ga 交换 MFI 沸石作为非氧化乙烷脱氢的选择性抗焦催化剂

• DOI: 10.1039/d1cy01799c
• 发表时间: 2022
• 影响因子: 5
• 作者: Huang Mengwen;Yasumura Shunsaku;Li Lingcong;Toyao Takashi;Maeno Zen;Shimizu Ken
• 通讯作者: Shimizu Ken

Continuous CO2 Capture and Selective Hydrogenation to CO over Na-Promoted Pt Nanoparticles on Al2O3

Al2O3 上 Na 促进的 Pt 纳米粒子连续捕获 CO2 并选择性加氢生成 CO

• DOI: 10.1021/acscatal.1c05339
• 发表时间: 2022
• 影响因子: 12.9
• 作者: Li Lingcong;Miyazaki Shinta;Yasumura Shunsaku;Ting Kah Wei;Toyao Takashi;Maeno Zen;Shimizu Ken
• 通讯作者: Shimizu Ken