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单原子合金催化剂是目前材料化学领域处于前沿的一种纳米催化剂。由于其粒径尺寸最小化以及金属原子利用率最大化,导致其具有特殊的电子特性和较高的催化效率。但对大量候选物的催化性能缺乏快速而可靠的预测,阻碍了SAACs的新发现。
近日,来自中国、俄罗斯和德国的研究人员提出了一种针对SAACs的新搜索算法,该算法找到了200多个尚未报告的候选材料。研究证明了数据分析对避免催化设计中出现偏差的重要性,并提供了寻找适用于各种应用的最佳SAACs的方法。
该研究以「采用第一性原理计算和人工智能设计的单原子合金催化剂」为题发表在《自然•通讯》杂志上。
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