Trouver des catalyseurs hautement performants, utilisés pour accélérer les processus depuis la fabrication de produits chimiques jusqu'à la production d'énergie, peut être un processus lent et coûteux, qui repose souvent sur des années d'essais et d'erreurs ou sur d'énormes ressources informatiques. Pour ajouter à la difficulté, les candidats catalyseurs idéaux sont rares. Des scientifiques du laboratoire national de Brookhaven du ministère américain de l'Énergie (DOE) ont développé un nouveau cadre d'apprentissage automatique capable d'accélérer la recherche de meilleurs catalyseurs (les matériaux qui accélèrent les réactions chimiques) et d'offrir des résultats plus fiables.
