历史数据挖掘 深入研究机器学习辅助的二维材料 电化学应用中的研究
Krittapong Deshsorn1,2, Panwad Chavalekvirat1,2, Somrudee Deepaisarn3,2
1School of Bio-Chemical Engineering and Technology, Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University, Pathum Thani 12120, Thailand.
机器学习加速了能源应用的2D材料的发现和优化. 这篇评论分析了趋势,并强调了机器学习,密度函数理论和实验如何推动材料科学.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学计算化学
- 电化学 电化学 电化学
背景情况:
- 机器学习 (ML) 正在彻底改变二维材料设计.
- 机器学习加速了发现,优化和选过程.
- 在电化学能源应用中将ML集成到二维材料中是一个不断发展的领域.
研究的目的:
- 审查ML在2D材料中的历史和持续整合,用于电化学能源应用.
- 通过数据库 (KDD) 的知识发现方法分析趋势和见解.
- 要突出ML,密度函数理论 (DFT) 和实验之间的协同作用.
主要方法:
- 从Scopus数据库中进行数据挖掘.
- 引用,关键词和趋势的分析.
- 对文献报告 (热图,网络图) 的计算机分析,以获得宏观和微观范围的见解.
主要成果:
- 从大规模的文献分析中确定了关键的见解.
- 展示了用于识别关键材料属性的ML技术.
- 通过ML,DFT和实验来证明材料科学的共同进步.
结论:
- ML,DFT和传统的实验正在共同推动能源应用的二维材料的进步.
- 本综述提供了ML在电池,燃料电池,超级电容器和合成中的应用的全面分析.
- ML对于提高基本材料特性识别至关重要.
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