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

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。
In this study, the basic theory and the key elements of the catalyst are introduced by using the performance test of the catalyst. In terms of theory, you can use information, do not contact you, judge your materials, and give you information about your sexual partner. In this system, the rate of product generation, the rate of production, the performance of the device, the catalyst, the catalyst. The quality of the catalyst, the reliability, the reliability, the reliability. When the laboratory retains about 50, 000 points of acid, and so on. The price of 160 catalyst is over, and the number of catalyst is about 20,000. Among 160 catalysts, 5 catalysts "20%" have a record rate of target production. In 1982, OCM said that the industry level was stable, the catalyst was stable, the base level was 30%, and the base level was low. 160 after the catalyst has finished, the high reliability of the catalyst, the high reliability, the high reliability. If the catalyst is not correct, the reliability of the catalyst is incorrect. The reason for this is that the reason, the catalyst performance, the low-dimensional element, the higher-dimensional element, the higher-dimensional element, the lower-dimensional element, the higher-dimensional element, the lower-dimensional element, the higher-dimensional element, the lower-dimensional element, the higher-dimensional element, the lower-dimensional element, the higher-dimensional element and the higher-dimensional element. Please tell me that if you miss the information, you will find that the financial information is not correct, and that the institution will refer to you for reference. The accuracy of the catalyst is about 100%, and the accuracy is 44%. The accuracy is accurate, the accuracy is accurate, the accuracy is 78%, the accuracy is 78%, and the accuracy is 78%.

项目成果

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ハイスループット実験と機械学習を用いた触媒設計
使用高通量实验和机器学习进行催化剂设计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    中野渡 淳;髙橋 啓介;谷池 俊明
  • 通讯作者:
    谷池 俊明
Implementation of catalyst recommender system for oxidative coupling of methane
甲烷氧化偶联催化剂推荐系统的实现
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Sunao Nakanowatari;Keisuke Takahashi;Hieu Chi Dam;Toshiaki Taniike
  • 通讯作者:
    Toshiaki Taniike
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中野渡 淳其他文献

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