High-throughput and machine-learning accelerated design of high entropy alloy catalysts

合金 催化作用 吞吐量 高熵合金 计算机科学 材料科学 人工智能 机器学习 化学 冶金 操作系统 有机化学 无线
作者
Zhiwen Chen,Lixin Chen,Zachary Gariepy,Xue Yao,Chandra Veer Singh
出处
期刊:Trends in chemistry [Elsevier]
卷期号:4 (7): 577-579 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.trechm.2022.03.010
摘要

High entropy alloy (HEA) catalysts have attracted widespread attention due to their high catalytic performance. Herein, we briefly describe the advantages and challenges of HEA catalysts. Compared with ‘trial and error' and ‘directed research' approaches, a potential strategy based on high-throughput techniques and machine learning is proposed for the further development of HEA catalysts.
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