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Machine-learning driven global optimization of surface adsorbate geometries

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 1196-1203页

作者： Hyunwook Jung Lena Sauerland sina stocker Karsten Reuter Johannes T.Margraf Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft Faradayweg 4-6D-14195 BerlinGermany

The adsorption energies of molecular adsorbates on catalyst surfaces are key descriptors in computational catalysis *** the relatively large reaction intermediates frequently encountered,e.g.,in syngas conversion,a multitude of possible binding motifs leads to complex potential energy surfaces(PES),*** implies that finding the optimal structure is a difficult global optimization problem,which leads to significant uncertainty about the stability of many *** tackle this issue,we present a global optimization protocol for surface adsorbate geometries which trains a surrogate machine learning potential *** approach is applicable to arbitrary surface models and adsorbates and minimizes both human intervention and the number of required DFT calculations by iteratively updating the training set with configurations explored by the *** demonstrate the efficiency of this approach for a diverse set of adsorbates on the Rh(111)and(211)surfaces.

关键词： optimization global implies

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