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sexta-feira, julho 25, 2025

Algoritmo avançado para estudar catalisadores em superfícies de materiais podem levar a melhores baterias


Algoritmo de similaridade. (a) Atribuição de peso da borda do gráfico do ego com base na distância do adsorvido central. (b) Computação dos autovalores significativos da matriz de adjacência de um determinado ego-gráfico. (c) Determinando o escore de similaridade combinando um protocolo de emparelhamento com o cálculo da distância euclidiana normalizada (NED) entre duas configurações. Crédito: Ciência química (2025). Doi: 10.1039/d5sc02117k

Um novo algoritmo abre a porta para usar inteligência synthetic e aprendizado de máquina para estudar as interações que ocorrem na superfície dos materiais.

Cientistas e engenheiros estudam o Isso acontece na superfície dos materiais para desenvolver mais baterias, capacitores e outros dispositivos com eficiência energética. Mas simular com precisão essas interações fundamentais requer imenso poder de computação para capturar completamente os meandros geométricos e químicos envolvidos, e os métodos atuais estão apenas arranhando a superfície.

“Atualmente é proibitivo e não há supercomputador no mundo que possa fazer uma análise como essa”, diz Siddharth Deshpande, professor assistente do Departamento de Engenharia Química da Universidade de Rochester. “Precisamos de maneiras inteligentes de gerenciar esse grande conjunto de dados, usar a intuição para entender as interações mais importantes na superfície e aplicar métodos orientados a dados para reduzir o espaço da amostra”.

Ao avaliar a similaridade estrutural de diferentes estruturas atômicas, Deshpande e seus alunos descobriram que poderiam obter uma imagem precisa do Processos envolvidos e tiram as conclusões relevantes analisando apenas dois por cento ou menos das configurações exclusivas das interações de superfície. Eles desenvolveram um algoritmo refletindo esta visão, que eles descreveram em um estudo publicado em Ciência química.

Novo método para estudar catalisadores na superfície dos materiais pode levar a melhores baterias

As pontuações de similaridade em pares identificam pares de configuração altamente semelhantes. (a) Locais de ligação exclusivos (topo, ponte, oco) em Pt (553) são rotulados. Perfil de pontuações de similaridade (pontuação <0,01) para (b) 2CO* e (c) 2CO* –1OH* em configurações de superfície PT (553). Exemplos de pares de configuração nos clusters semelhantes mais altos (azuis) e segundo superior (marrom) são mostrados. Crédito: Ciência química (2025). Doi: 10.1039/d5sc02117k

No estudo, os autores usaram o algoritmo para, pela primeira vez, analisar os meandros de uma superfície de steel defeituosa e como isso afeta a reação de oxidação de monóxido de carbono, que pode, por sua vez, ajudar na compreensão das perdas de energia em uma célula a combustível de álcool.

Deshpande diz que o algoritmo que eles desenvolveram a teoria funcional da densidade de superalisores, um método de modelagem mecânica quântica computacional que ele chama de “cavalo de trabalho” nas últimas décadas para o estudo da estrutura dos materiais.

“Este novo método se torna o campo de construção para incorporar e “diz Deshpande.

“Queremos levar isso a aplicações mais difíceis e desafiadoras, como entender a interferência eletrodo-eletrólito nas baterias, o solvente Interações para catálise e materiais de vários componentes, como ligas “.

Mais informações:
Jin Zeng et al, um algoritmo de mineração de dados baseado em similaridade estrutural para modelar catalisadores heterogêneos de vários reagentes,,, Ciência química (2025). Doi: 10.1039/d5sc02117k

Citação: Algoritmo avançado para estudar catalisadores em superfícies materiais pode levar a melhores baterias (2025, 20 de junho) recuperadas em 21 de junho de 2025 em https://phys.org/information/2025-06-advanced-algorithm-catalysts-material-surfaces.html

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