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Implementation and demonstration of active learning approach to catalyst development based on high-throughput experimentation and evidence theory

基于高通量实验和证据理论的催化剂开发主动学习方法的实施和演示

基本信息

批准号：
22KJ1482
负责人：
中野渡淳
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Japan Advanced Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、証拠理論を基盤とする、触媒構成要素の置換を用いて触媒性能を類推する論理ベースのアルゴリズムを開発した。証拠理論を採用したことで、不連続な事象を判断材料として、不確実性を伴ったうえで予測を行うことができる。本アルゴリズムは、目的生成物収率に対して閾値を設定し、それを超える性能を持つ触媒を”良い触媒”、そうでない触媒を”悪い触媒”、判断材料が少ない触媒を”分からない触媒”として、その三つの仮説に対して確信度を与える。ここに、良い触媒である確信度と分からない触媒である確信度に基づくサンプリング機構を追加し、触媒推薦システムとした。当研究室が保有する約５万点のメタン酸化カップリング(OCM)に関するハイスループット実験触媒データを用いてシステムを訓練した。システムから推薦される160触媒の評価が完了し、約2万点の触媒データを得た。160触媒中5触媒が20%を超える目的生成物収率を記録した。なお、OCMは1982年に発見されてから今日まで工業化水準を安定して満たす触媒は見つかっておらず、その基準は収率30％である。160触媒の評価完了段階で、悪い触媒である確信度が高い触媒から収率20％に迫る性能を持つものが発見されるという予測ミスが数件発生していることが確認された。これらの触媒は不確実確信度のみから選択されている。このような予測が発生してしまう原因として、触媒性能が低次元な元素の置換ではなく、より高次元な元素の組み合わせによって決定されている場合が考えられる。そのようなケースを予測上で漏らさないようにするために、金融取引における不正検出機構を参考にしてシステムを改良した。これに基づいて約100触媒を評価し、44％の精度でそのようなケースを予測可能になった。元のシステムの精度と合わせ、不確実性を伴ったうえで78%の確率で良い触媒を予測可能になった。

This study is based on the theoretical basis, the replacement of catalyst components, and the analogy of catalyst performance. The theory of proof is adopted to judge the material, the uncertainty and the prediction This article describes how to set the threshold value for the target product yield, how to exceed the performance, how to maintain the catalyst, how to determine the material, how to determine the catalyst, how to determine the reliability of the catalyst. For example, if you are a good catalyst, you can add a catalyst to your system. When the research room has about 50,000 points of acid concentration (OCM), it is necessary to train the catalyst system. The catalyst evaluation was completed and about 20,000 catalyst points were obtained. 160 catalyst 5%, target product yield record OCM was founded in 1982 and now has a stable industrial level. It has a benchmark recovery rate of 30%. 160 catalyst evaluation completed stage, high catalyst confidence, high catalyst recovery rate, 20% forced performance, continuous detection, prediction, several occurrences, confirmation The catalyst is not accurate, and the accuracy of the catalyst is low. The reason for the occurrence of this prediction is that the catalyst performance is determined by the substitution of low-dimensional elements and the combination of high-dimensional elements. The first step is to improve the quality of the products. The accuracy of this method is about 100%, and the accuracy is 44%. The accuracy and accuracy of the system are 78% and 78% respectively.