基于机器学习的合金催化剂表面吸附能预测
机器学习在近年来已成为研究异相催化的重要方法之一， especially in the field of heterogeneous catalysis. 在异相催化中，合金催化剂作为一种重要的催化剂，吸引了广泛的关注。为此，我们提出了一种基于机器学习的holistic framework，以快速预测金属和合金表面的吸附能。
在本研究中，我们评估了不同的机器学习方法，以了解它们对问题的适用性。我们发现，结合树 ensemble 方法和压缩感知方法，可以构建决策树，以预测数万个吸附数据。与线性缩放关系相比，本方法可以使预测误差降低到原来的一半，同时也可以预测各种吸附物质在数千个合金表面的吸附能，从而为发现新的双金属催化剂铺平了道路。
机器学习在异相催化中的应用主要有两个方面：一是快速预测吸附能，二是发现新的催化剂。为此，我们提出了一种基于机器学习的 Framework，以快速预测金属和合金表面的吸附能。这一方法可以大大提高异相催化研究的效率，从而加速新的催化剂的发现。
在本研究中，我们还讨论了机器学习在异相催化中的其他应用，包括预测催化剂的活性、选择催化剂的 optimal composition 等。这些应用可以进一步提高异相催化研究的效率和效果。
本研究提出了一种基于机器学习的holistic framework，以快速预测金属和合金表面的吸附能。该方法可以大大提高异相催化研究的效率，从而加速新的催化剂的发现。同时，该方法还可以推广到其他领域，例如催化剂设计、材料科学等。
Knowledge points:
1. 机器学习在异相催化中的应用：机器学习可以快速预测金属和合金表面的吸附能，发现新的催化剂。
2. 基于机器学习的holistic framework：该方法可以快速预测金属和合金表面的吸附能，提高异相催化研究的效率。
3. 机器学习方法的评估：我们评估了不同的机器学习方法，以了解它们对问题的适用性。
4. 决策树的构建：我们结合树 ensemble 方法和压缩感知方法，构建决策树，以预测数万个吸附数据。
5. 机器学习在异相催化中的其他应用：机器学习还可以应用于预测催化剂的活性、选择催化剂的 optimal composition 等。
本研究提出了一种基于机器学习的holistic framework，以快速预测金属和合金表面的吸附能。该方法可以大大提高异相催化研究的效率，从而加速新的催化剂的发现。
