Erforschung Versteckter atomarer bewegungen durch maschinelles lern

06.03.2025 09:16

Erforschung Versteckter atomarer bewegungen durch maschinelles lern

Forschende am Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Geellschaft haben den process process explorer (waters) entwickelt, einen annsatz, der Unser verständnis atomarer und Molekular Prozesse Verbessert. Durch Die Dynamische Verfeinerrung von Simulation Hat Ape Unerwarte Komplexitten in der oxidation von paladium (PD) -oberflächen aufgedeckt und bietet neue einblicke in das verhalten von katalizitoren.

Wichtige Aspekte

• enovator ANSATZ: Verfeinert tradielle Kinetische Monte-Carlo (KMC) simulation Durch Dynamische Aktualisierung der Prozesslista, Reduziert Verzerrunden undsa übersehene atomic bewegungen auf.
• Bedeutende erkenntnisse: Die Anwendung von Au Auf Pd-Oberflächen Enthüllte Nahezu 3,000 Prozesse und Hob Komplexe atomare Bewegungen Hervor, Die Zuvor Unndeckt Blieben.
• Reale Auswirkungen: Erkenntnisse aus aus Können Zur Entwicklung Effianterer KaTALyatoren Führen, Für Energieroduktion und Abgasreinigung Entscheiden Sind.
• Integration von maschinellem lern: Nutzt maschinell waters of potential interatomare (mlips), um atomare wechselwirkungen vorherzusagen und die genaigkeit von simulator zu verbessern.

Verständnis der Kinetischen Monte-Carlo-Simulator

Kinetische Monte-Carlo (KMC) SIMULATION SINT ENTSCHEIDEND Für Das Studium der Langzeitntwicklung atomarer und Molekular Prozesse. Sie Werden Häufig in Bereichen Wie der Oberflächenkalyse eingsetzt, Wo Reaktionen auf MateriBerfllächen Entscheidend für die Entwicklung Effizizienter Katalayatoren, Die Reaktionen in Dergerulduktion und Abgasreingung beschleunigen. Traditional KMC-Simulation Basien auf voreingestellten eingaben, die ihre fähigkeit einschränken können, komplexe atomare bewegungen zu erfassen. Hier Kommt der Automatic Process Explorer (Waters) Ins Spiel.

Der water-assatz

Entwickelt von der Theorie-Abteilung des Fritz-Haber-Instituts, überwindet Verzerrungen waters in the traditional KMC-Simulation, Die Die Prozessliste Dynamisch Basiend auf Dem aktuellen Systemzustand aktualisiert wird. DIERSER ANSATZ Fördert Die Erforschung Neuer Strukturen und Ermöglicht ei Efisant Strukturelle Explotion. Waters Den prosess der explocare von den kmc-symulaton und nustzt eine unscharfe maschinelle lernklassifikation, um unterschiedliche atomare umgebungen zu identifizieren. Dies Ermöglicht eine Breitere erforschung potentzieller atomarer bewegungen.

Neue Einblicke in PD Die oxidation

Durch Die Integration von Mit Maschinell Gelerten Interatomaren Potentialen (MLIPS) Wurde es auf die frühphase der oxidation von Palladium (PD) -oberflächen Angewendet, einem wichtigen system in der abgasreinigung. Ape deckte nahezu 3,000 prosesse auf, weit über den möglichkeiten traditional kmc-symulation. Diese erkenntnisse zeige komplexe atomare bewegungen und umstrukturiengrozesse, die auf Zeitskalen ähnlich wie molekular proseSse in der katalyse auftreten.

Zusammenfassung

Die water-methodology bietet ein DetailierTes verständnis der Umstrukturierung von pd-oberflächen während der oxidation undu offenbart bisher river komplexitäten. Diese Forschung Verbessert Unser Wissen über die Entwicklung von nanostrukturen und deren rolle in der oberflächenkanyse. Durch Die Verbesserung der Efizizenz von KaTalyatoren Haben Diese Erkenntnisse Das Potential, Die EnergyProdukTion und den umweltschutz erheblich zu beeinflussen, indem zu oruberren technology.

Wissenschaftliche Ansprechpartner:

Dr. Sebastian Matera, [email protected]

Original Pubublikation:

Weitere Informionen:

Bilder

Schematischer ablauf der mlip-ape-metode.

Merkmale Dieser Presemitteilung:

Journalist, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler, Jedermann
Chemie, Elektrotechnik, Energy, InformationStechnik, Physik / Astronomy
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, ForschungserGennisse
Deutsch