近年、燃料電池は、クリーン且つ再生可能なエネルギー技術として広く注目されています。しかし、燃料電池の広範な応用は、酸素還元反応（ORR）電触媒の安定性問題に直面しています。化学的に秩序構造を持つL10-PTM金属間ナノ結晶（INCs）は、低い形成エネルギー（例：秩序化L10-PTFEの原子形成エネルギーは約-0.232 eV）と高い結合エネルギーにより、無秩序のA1-PTMよりも高い安定性を示し、燃料電池分野で非常に有望な電触媒の一つです。しかし、このような秩序構造を実現するために必要な高温アニール処理（通常>600°C）が深刻な粒子の焼結、形態変化、およびその秩序度の低下を引き起こし、この電触媒の量産を困難にし、燃料電池の実際の応用を制限しています。 研究背景と動機 上述の問題を解決するた...

この研究では、複雑なシステムを正確にシミュレートできる代理モデルを効率的に構築するためのオンライン学習手法が提案されています。この手法には、以下の3つの主要な構成要素があります。 新しい訓練およびテストデータを生成するためのサンプリング戦略 訓練データから候補の代理モデルを生成するための学習戦略 テストデータ上での候補の代理モデルの有効性を評価するための検証指標 この論文では、著者はRadial Basis Function(RBF)補間を代理モデルの応答面として使用しています。このオンライン手法は、代理モデルが応答面のすべてのローカル極値点(端点を含む)を含むことを保証することを目的としており、代理モデルのパフォーマンスが有効性の閾値を下回る場合に再訓練する連続的な検証と更新のメカニズムを...