Perpustakaan Digital ITB

Katalis memainkan peran penting dalam aplikasi industri dan kehidupan seharihari, karena memungkinkan produksi berbagai bahan kimia secara efisien dan hemat biaya. Dalam penelitian ini, penulis menganalisis stabilitas, mengidentifikasi pola pembentukan, dan membandingkan adsorpsi produk hidrogenasi H, CO, dan NO pada kluster Cu dan CuO di permukaan ZnO. Optimasi struktur kluster dilakukan dengan metode mesin pembelajaran berbasis Gaussian Process Regression (GPR), dimana metode secara aktif mempejari model pengganti dari potensial atomik struktur. Model GPR sendiri merupakan model probabilistik berbasis kernel non-parametrik dengan kumpulan variabel acak yang terbatas dengan distribusi multivariat. Penilitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan dalam identifikasi struktur global minimum yang akurasinya setara dengan pendekatan simulasi kuantum.