Los investigadores del Instituto Ferts Heber han desarrollado un Explorer de procesadores automático (APE), un punto que mejora nuestra comprensión de los procesos nucleares y moleculares. Al mejorar la simulación simulada, el APE ha expuesto las complicaciones inesperadas en la oxidación de los niveles de palmas (PD) y ofrece nuevas ideas sobre el catalizador.
Aspecto clave
• Vista moderna: El APE mejora la imitación tradicional dinámica de Monte Carlo (KMC) actualizando dinámicamente las listas de procesos, reduciendo los prejuicios y nominando actividades nucleares descuidadas.
• Resultados importantes: La aplicación del APE en los niveles de PD reveló alrededor de 3.000 acciones, lo que precedió a los complejos movimientos de átomos.
• El efecto del mundo real: Los conocimientos de APE pueden desarrollar categorías más eficientes, lo cual es importante para controlar la producción de energía y la contaminación. Esto significa aplicaciones en áreas como convertidores catalicos automotrices, que se utilizan en los automóviles para reducir las emisiones.
• Integración de aprendizaje automático: El APE utiliza la máquina aprendida intraapabilidades (MLIP) para predecir la interacción nuclear, lo que aumenta la precisión de la imitación.
Comprender la simulación dinámica de Monty Carlo
Es necesario Monte Carlo (KMC) dinámico para estudiar la evolución a largo plazo del átomo y el proceso molecular. Se usan ampliamente en campos, como niveles de catalizadores, donde la reaccionar a las superficies materiales es muy importante para desarrollar catalistas efectivos que aceleren la reacción para controlar sobre la producción de energía y la contaminación. MC tradicional depende de la entrada de imitación, lo que puede restringir su capacidad para capturar actividades nucleares complejas. Este es el lugar donde viene el proceso automático (APE).
El enfoque de mono
Desarrollado por el departamento de teoría del Instituto Fertilizer Heber, el APE ha superado el prejuicio en el Nemcing tradicional de MC actualizó dinámicamente la lista de procesos basada en el estado actual. Este enfoque estimula la búsqueda de nuevas estructuras, que promueve la diversidad y el rendimiento en la búsqueda estructural. El APE separa la búsqueda del proceso, utilizando la clasificación de aprendizaje automático de Fiji para identificar un entorno nuclear claro. Esto permite una búsqueda más amplia de posibles actividades nucleares.
Nuevas ideas en la oxidación de PD
Al conectar el APE con capacidades interactivas (MLIP) de la máquina, los investigadores lo aplicaron a la oxidación de la fase inicial de los niveles de las palmas (PD), que es un sistema importante en el control de la contaminación. Cuando se aplica a la etapa inicial del nivel de las palmas (PD), un material importante utilizado en los convertidores catalicos para que los automóviles reduzcan la emisión, el mono reveló alrededor de 3.000 acciones, que es mucho más alto que las capacidades tradicionales de impresiones de MC. Estos resultados muestran los complejos movimientos nucleares y los procesos de reorganización que se encuentran en la escala de tiempo, como el proceso molecular en el catal.
Conclusión
El procedimiento APE proporciona una comprensión detallada de la reorganización de nivel PD durante la oxidación, que muestra complicaciones no visibles. Esta investigación mejora su papel en nuestro conocimiento y catalizadores de superficie sobre la evolución evolutiva. Al mejorar el rendimiento de las categorías, estas ideas tienen el potencial de afectar significativamente la producción de energía y la protección del medio ambiente, lo que ayuda en tecnologías más limpias y procesos industriales más sostenibles.
