В другом случае, когда ИИ действительно оказался полезным, исследователи из Университета Торонто (UoT) определили лучший катализатор для производства зеленого водорода с помощью ИИ, сэкономив себе годы на экспериментах.
Содержание
Поиск стал быстрее
Под руководством аспиранта Джехада Абеда команда разработала программу ИИ и обучила ее на более чем 36 000 сочетаний оксидов металлов. Ее целью было определить сплав, который будет служить эффективным катализатором при производстве водорода. ИИ провел моделирование этих сочетаний, чтобы определить, какое из них будет наиболее эффективным, стабильным и долговечным на протяжении всего процесса производства.
ИИ мог предложить любую из миллиардов комбинаций оксидов металлов. Разработка сплава, который бы удовлетворял желаемым исследователями условиям, могла занять у них годы, но, как отметил Эбед, ИИ пришел к сильному кандидату за считанные дни.
В конечном итоге программа определила сплав, состоящий из определенных пропорций рутения, хрома и титана. Он оказался в 20 раз более стабильным и долговечным, чем эталонный металл команды.
ИИ помогает найти более дешевый способ получения зеленого водорода
Более подробный анализ результатов
Водород производится путем пропускания электричества между двумя кусками металла, взвешенными в воде; в ходе этого процесса выделяются газообразные водород и кислород.
Хотя вы можете использовать возобновляемые источники энергии для подачи электроэнергии, вам все равно нужно много ее — вместе с дорогими металлами — для производства водорода. Введение катализатора в смесь может сделать процесс более эффективным и рентабельным.
Как только ИИ определил идеальный сплав катализатора, исследователи использовали сверхяркие рентгеновские лучи, чтобы оценить его эффективность в ходе реакции. Они экспериментировали в Canadian Light Source, исследовательском центре в Университете Саскачевана, оснащенном синхротроном, который, как говорят, «в миллиарды раз ярче солнца».
Это позволило им наблюдать, «как атомные структуры [определенного ИИ катализатора] будут меняться и реагировать на количество электричества, которое мы вкладываем», и прийти к выводу, что это был сильный выбор для производства зеленого водорода.
Будет ли он масштабироваться?
Следующим шагом, конечно же, будет испытание сплава в реальных условиях и проверка его работоспособности. Это может сделать зеленый водород более приемлемым выбором в качестве чистого топлива. Это одно из многих недавних достижений в производстве водорода по всему миру.
Например, ученые из австралийского RMIT в прошлом году придумали высокоэффективный и недорогой процесс получения зеленого водорода с использованием морской воды и нового катализатора. Также есть недавно изобретенный метод протонообменной мембраны для дешевого производства водорода, за которым стоит следить. И только на прошлой неделе мы сообщали, что швейцарские ученые разработали дешевый и эффективный способ хранения водорода в течение месяцев без его потери в атмосферу.
Программа исследователей UoT следует за инновациями DeepMind прошлого года, в которых ее инструмент GNoME AI помог открыть 2,2 миллиона новых кристаллов, которые могут найти применение в сверхпроводниках следующего поколения и аккумуляторах электромобилей. Оба прорыва подчеркивают новаторские возможности и ослепительную скорость, с которой ИИ может помочь нам находить полезные материалы для технологий будущего. Среди других примечательных разработок можно отметить нейронную сеть, которая предупреждает суда за 5 минут до появления в море волн-убийц, а также более интеллектуальную систему скрининга рака груди.
Статья об исследовании UoT была опубликована в Журнале Американского химического общества
