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J-GLOBAL ID：201902290599169775   整理番号：19A0183457

金属ナノ粒子の三次元構造の教師付き機械学習に基づく決定【JST・京大機械翻訳】

Supervised Machine-Learning-Based Determination of Three-Dimensional Structure of Metallic Nanoparticles

著者 (5件)： Timoshenko Janis (Department of Material Science and Chemical Engineering, Stony Brook University, New York, United States) ,  Lu Deyu (Center for Functional Nanomaterials, Brookhaven National Laboratory, New York, United States) ,  Lin Yuewei (Computational Science Initiative, Brookhaven National Laboratory, New York, United States) ,  Frenkel Anatoly I. (Department of Material Science and Chemical Engineering, Stony Brook University, New York, United States) ,  Frenkel Anatoly I. (Division of Chemistry, Brookhaven National Laboratory, New York, United States)
資料名： Journal of Physical Chemistry Letters  (Journal of Physical Chemistry Letters)
巻： 8  号： 20  ページ： 5091-5098  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3687A  ISSN： 1948-7185  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オペランド条件下での不均一触媒の構造の追跡は,触媒金属種に対する原子レベルの情報を提供できる実験技術の不足により,課題となっている。ここでは,金属触媒の3D形状を微細化するために,X線吸収端近傍構造(XANES)分光法と教師付き機械学習(SML)の使用について報告する。SMLを用いて,XANES特徴と触媒形状の間の隠れた関係を明らかにした。著者らのSML法を訓練するために,ab initio XANESシミュレーションに依存した。著者らのアプローチは,明確な白金ナノ粒子の平均サイズ,形状,および形態を再構成することによって示されるように,実験的XANESから金属触媒の構造を解明することを可能にする。この方法は,オペランド研究におけるナノ粒子構造の決定に適用でき,他のナノスケール系に一般化できる。それはまた,オンザフライXANES分析を可能にし,ハイスループットで時間依存性の研究のための有望なアプローチである。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 時間依存性 ,  シミュレーション ,  *ナノ粒子 ,  精密化 ,  XANES ,  金属触媒 ,  再構成 ,  触媒
準シソーラス用語： ハイスループット ,  ナノスケール ,  白金ナノ粒子 ,  不均一系触媒 ,  オペランド ,  *三次元構造 ,  *金属ナノ粒子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 貴金属触媒  (CB06122I) ,  その他の触媒  (CB06123Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 金属ナノ粒子 ,  教師付き機械学習