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Erforschung versteckter atomarer Bewegungen durch maschinelles Lernen

7 Monaten ago written by
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Wichtige Aspekte • Innovativer Ansatz: APE verfeinert traditionelle kinetische Monte-Carlo (kMC) Simulationen durch dynamische Aktualisierung der Prozesslisten, reduziert Verzerrungen und deckt übersehene atomare Bewegungen auf. • Bedeutende Er…

Wichtige Aspekte • Innovativer Ansatz: APE verfeinert traditionelle kinetische Monte-Carlo (kMC) Simulationen durch dynamische Aktualisierung der Prozesslisten, reduziert Verzerrungen und deckt übersehene atomare Bewegungen auf. • Bedeutende Erkenntnisse: Die Anwendung von APE auf Pd-Oberflächen enthüllte nahezu 3.000 Prozesse und hob komplexe atomare Bewegungen hervor, die zuvor unentdeckt blieben. • Reale Auswirkungen: Erkenntnisse aus APE können zur Entwicklung effizienterer Katalysatoren führen, die für …
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