記号回帰から導出された単純な記述子は新しいペロブスカイト触媒の発見を加速する

要約 記号回帰（SR）は、特定のデータセットに最も適合する数学的な式を構築するための解釈可能な機械学習のアプローチです。本研究では、SRを使用して酸素発生反応（OER）活性を改善した新しい酸化物ペロブスカイト触媒の設計を導くことを目的としています。μ / tという単純な記述子が特定され、ここでμとtはそれぞれ八面体因子と許容因子を示します。これは、OER活性を改善した一連の新しい酸化物ペロブスカイト触媒の発見を加速します。私たちは五つの新しい酸化物ペロブスカイトを合成し、そのOER活性を特徴づけることに成功しました。特筆すべきは、そのうちの四つ、Cs 0.4 La 0.6 Mn 0.25 Co 0.75 O 3、Cs 0.3 La 0.7 NiO 3、SrNi 0.75 Co 0.25 O 3、Sr 0.25 Ba 0.75 NiO 3 が、最も高い内因性活性を持つ酸化物ペロブスカイト触媒の中に含まれていることです。我々の結果は、SRが改善された特性を持つ新しい材料のデータ駆動型設計と発見を加速する可能性を示しています。