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量子力学与机器学习相结合，预测高温下的化学反应

编辑/凯霞在高温下从氧化物中提取金属不仅对于钢铁等金属的生产至关重要，而且对回收利用也必不可少。但当前的提取过程是碳密集型的，会排放大量温室气体。研究人员一直在探索开发「更绿色」的工艺方法。第一性原理理论的自下而上的计算过程设计，将是一个有吸引力的替代方案，但迄今为止尚未实现。来自哥伦比亚大学的研究团队开发了一种新的计算技术，将量子力学和机器学习相结合，可准确预测金属氧化物对其「贱金属」的还原温度。该方法在计算上与常规计算一样有效，并且在测试中，比使用量子化学方法对温度效应的计算要求高的模拟更准确。该研究以「Aug