Machine-learning prediction of metal sulfide photocatalysts for sacrificial hydrogen evolution under visible light irradiation
Source abstract
Abstract
Ag 2 CdGeS 4 and Cu 2 CdMS 4 (M = Ge and Sn) predicted by machine learning were experimentally developed for sacrificial hydrogen evolution under visible light.
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Research context
OpenAlex topics: Chalcogenide Semiconductor Thin Films · Advanced Photocatalysis Techniques · Quantum Dots Synthesis And Properties
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Affiliations
Department of Applied Chemistry, Faculty of Science, Tokyo University of Science, 1-3 Kagurazaka, Shinjuku-ku, Tokyo 162-8601, Japan
Carbon Value Research Center, Research Institute for Science and Technology, Tokyo University of Science, 2641 Yamazaki, Noda-shi, Chiba 278-8510, Japan
Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology, Ikoma-shi, Nara 630-0192, Japan
Data Science Center, Nara Institute of Science and Technology, Ikoma-shi, Nara 630-0192, Japan
Center for Material Research Platform, Nara Institute of Science and Technology, Ikoma-shi, Nara 630-0192, Japan
Funding
Japan Society for the Promotion of Science
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