Adaptive Catalyst Discovery Using Multicriteria Bayesian Optimization with Representation Learning
Jie Chen, Pengfei Ou, Yuxin Chang, Hengrui Zhang, Xiao-Yan Li, Edward H. Sargent, Wei Chen
高性能催化剂对可持续能源转换和人类健康至关重要。 然而,催化剂的发现面临挑战,因为缺乏导航广阔和高维结构和组成空间的有效方法。 在这项研究中,我们提出了一种高通量计算催化剂筛选方法,将密度功能理论(DFT)和贝叶斯优化(BO)结合起来。 在BO框架内,我们提出了一个具有不确定性意识的原子学机器学习模型UPNet,该模型使自动表示直接从高维催化剂结构中学习,并实现有原则的不确定性量化。 利用受限的预期改进获取功能,我们的 BO 框架同时考虑多种评估标准。 使用建议的方法,我们探索二氧化碳还原反应的催化剂发现。 结果表明,我们的方法实现了高预测精度,便于可解释的特征提取,并实现多标准设计优化,从而显著降低高性能催化剂发现中的计算能力和时间(减少所需DFT计算次数的10倍)。
High-performance catalysts are crucial for sustainable energy conversion and human health. However, the discovery of catalysts faces challenges due to the absence of efficient approaches to navigating vast and high-dimensional structure and composition spaces. In this study, we propose a high-throughput computational catalyst screening approach integrating density functional theory (DFT) and Bayesian Optimization (BO). Within the BO framework, we propose an uncertainty-aware atomistic machine le...