Maschinelles Lernen in der Katalyse
Die Optimierung von Katalysatoren ist oft schwierig, denn welche Mechanismen genau zum gewünschten Ergebnis führen, ist häufig unklar. Ein Beispiel hierfür ist die Stabilisierung von Palladium(I)-Dimeren, die sich auf eine sehr kleine Klasse von Phosphinliganden stützt. Auf der Grundlage der Forschung von Hueffel et al. gelang es JARA-CSD Wissenschaftlerin Franziska Schoenebeck nun acht bisher nicht beschriebene Dimere zu synthetisieren. Hueffel et al. suchte mit Hilfe von maschinellem Lernen nach Mustern in dieser bekannten Klasse von Liganden. Die Forschungsgruppe rund um Prof. Schoenebeck setzte unüberwachte maschinelle Lernprozesse ein. Die Ergebnisse der Forschung wurden jüngst in der Fachzeitschrift „Science“ veröffentlicht.
Originalveröffentlichung auf der Website von Science: https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj0999