SCOPUS
SCIE
Active learning with non- <i>ab initio</i> input features toward efficient CO <sub>2</sub> reduction catalysts
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발행연도
2018
작성언어
-등재정보
SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
5152-5159(8쪽)
제공처
<▼1><P>In this work, we propose the use of the d-band width of the muffin-tin orbital theory (to account for the local coordination environment) plus electronegativity (to account for adsorbate renormalization) as a simple set of alternative descriptors for chemisorption which do not require <I>ab initio</I> calculations for large-scale first-hand screening.</P></▼1><▼2><P>In a conventional chemisorption model, the d-band center theory (augmented sometimes with the upper edge of the d-band for improved accuracy) plays a central role in predicting adsorption energies and catalytic activity as a function of the d-band center of solid surfaces, but it requires density functional calculations that can be quite costly for the purposes of large scale screening of materials. In this work, we propose to use the d-band width of the muffin-tin orbital theory (to account for the local coordination environment) plus electronegativity (to account for adsorbate renormalization) as a simple set of alternative descriptors for chemisorption which do not require <I>ab initio</I> calculations for large-scale first-hand screening. This pair of descriptors is then combined with machine learning methods, namely, neural network (NN) and kernel ridge regression (KRR). We show, for a toy set of 263 alloy systems, that the CO adsorption energy on the (100) facet can be predicted with a mean absolute deviation error of 0.05 eV. We achieved this high accuracy by utilizing an active learning algorithm, without which the accuracy was 0.18 eV. In addition, the results of testing the method with other facets such as (111) terrace and (211) step sites suggest that the present model is also capable of handling different coordination environments effectively. As an example of the practical application of this machine, we identified Cu<SUB>3</SUB>Y@Cu* as an active and cost-effective electrochemical CO<SUB>2</SUB> reduction catalyst to produce CO with an overpotential ∼1 V lower than a Au catalyst.</P></▼2>
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