يوفر التعلم الآلي إطارًا جديدًا لتحليل بيانات المحفز غير المتجانسة

10
0

ملخص مرئي لتصميم المحفز الموجه بالـ ML 1: يوضح الشكل عملية اقتران الميثان المؤكسد، حيث يتكون المحفز من M1-M2-M3/مادة داعمة. الائتمان: بيفولد

يعمل التعلم الآلي (ML) على تحويل تصميم المحفزات غير المتجانسة، والتي تعتمد تقليديًا على التجربة والخطأ بسبب التفاعل المعقد بين المكونات. قام باحث BIFOLD باراستو سيمناني من مجموعة ML التابعة لمدير BIFOLD المشارك كلاوس روبرت مولر (TU Berlin) وباحثون إضافيون من BASLEARN وBASF SE وآخرون بتقديم إطار عمل جديد لتعلم الآلة في مجلة الكيمياء الفيزيائية ج.

أصبحت نماذج التعلم الآلي (ML) شائعة مؤخرًا في مجال تصميم المحفز غير المتجانس. إن التعقيد المتأصل للتفاعلات بين مكونات المحفز مرتفع للغاية، مما يؤدي إلى تأثيرات تآزرية ومعادية على إنتاجية المحفز والتي يصعب تحديدها…

رابط المصدر

ترك الرد

من فضلك ادخل تعليقك
من فضلك ادخل اسمك هنا