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尽管现代催化行业的发展很快，但催化剂设计仍主要基于反复试验的实验手段。结果，催化剂开发和商业化的时间表可能需要10到20年。[1]理解催化中所述的微观机制被认为是催化行业的重要方面，即缩短开发新的异质催化剂的时间范围，其中在催化过程中涉及多个阶段。为促进催化剂，原子建模的结构 - 特性关系的理解，例如，基于力场的依赖计算和经典分子动力学（MD）模拟，已广泛用于探索催化机制和新型异构催化剂的催化机制和设计。在许多情况下，催化过程的原子建模取决于构成催化系统的多体系统的大量能量和力评估。需要考虑明确溶剂的效果，或者需要对纳米颗粒催化剂的尺寸依赖性特性进行建模时，问题就会变得更加复杂，这可以使基于密度功能理论（DFT）基于模拟的模拟可行。[2]因此，我们看到了MLIP在催化研究中的相对较高的应用，例如用于研究催化剂的吸附性能，结构预测和动力学。[3–5]
机器学习异质催化的原子间潜力
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