利用机器学习来预测分子的吸附性质时,利用原子吸附配置的实用性
Walter Malone1, Johnathan von der Heyde2, Abdelkader Kara2
1Department of Physics, Tuskegee University, 1200 W. Montgomery Rd., Tuskegee, AL 36088, USA. wmalone@tuskegee.edu.
将原子吸附配置添加到训练数据中,可以显著改善神经网络对金属表面分子吸附能量的预测. 与传统方法相比,这种方法提高了准确性,将误差降低了0.37 eV.
科学领域:
- 表面科学是一门科学.
- 计算化学是一种计算化学.
- 材料科学是一种材料科学.
背景情况:
- 预测吸附能量对于设计催化剂和理解表面反应至关重要.
- 当前的机器学习模型通常需要大量的分子吸附配置数据集.
- 原子吸附数据在改进这些模型中的作用尚未完全理解.
研究的目的:
- 研究将原子吸附配置纳入用于预测吸附能量的神经网络训练数据集的影响.
- 为了比较训练有或没有原子配置的机器学习模型与传统缩放关系的性能.
主要方法:
- 系统研究神经网络模型训练在数据集和没有H和X (C,N,O) 原子吸附配置的数据集.
- 使用平均绝对误差 (MAE) 预测XH吸附能量的模型准确性的评估.
- 与传统的简单缩放关系进行比较.
主要成果:
- 使用原子吸附配置训练的模型表现得更好,MAE降低了0.37 eV,与仅使用分子配置训练的模型相比.
- 结合原子吸附数据的机器学习模型略高于传统的缩放关系.
- 包含原子吸附数据提高了神经网络的预测能力.
结论:
- 用原子吸附配置来补充训练数据集可以显著提高机器学习模型预测吸附能量的准确性.
- 这种策略可以大幅减少训练和验证所需的吸附配置的数量.
- 原子吸附数据为开发更有效,更准确的表面化学预测模型提供了一个有希望的途径.
更多相关视频
06:45Author Spotlight: Characterizing Porous Materials for Aiding the Development of Robust Metal-Organic Frameworks with Adsorption Behavior
Published on: March 8, 2024
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
相关概念视频
Atomic Absorption Spectroscopy: Lab
Solutions containing organic solvents, such as low-molecular-mass alcohols, esters, or ketones, enhance absorbances by increasing...
Atomic Absorption Spectroscopy: Overview
When irradiated by EMR of a particular wavelength, these...
Atomic Absorption Spectroscopy: Interference
Spectral interference occurs when signals from other elements or molecules overlap with the analyte signal, falsely elevating or masking the analyte's absorbance. This interference can be corrected using Zeeman,...
Atomic Spectroscopy: Absorption, Emission, and Fluorescence
Molecular Models
Atomic Absorption Spectroscopy: Atomization Methods
