Giáo sư Magdalena Aguiló: Thiết kế máy điện phân bằng AI, tổng hợp tinh thể và tầm ảnh hưởng nghiên cứu toàn cầu

Giáo sư Magdalena Aguiló: Thiết kế máy điện phân bằng AI, tổng hợp tinh thể và tầm ảnh hưởng nghiên cứu toàn cầu

Ngày: 30 tháng 5, 2026
Annie Nguyễn

Giáo sư Magdalena Aguiló Díaz, hiện công tác tại Đại học Rovira i Virgili (URV) ở Tarragona, Tây Ban Nha, là một nhà khoa học xuất sắc trong lĩnh vực khoa học vật liệu và quang học. Chuyên môn của bà trải rộng trên nhiều lĩnh vực: tinh thể học, tổng hợp tinh thể, vật lý vật liệu, quang học laser và quang phổ học. Với khối lượng công bố đồ sộ và các nghiên cứu có tầm ảnh hưởng cao, bà đã đóng góp đáng kể vào sự phát triển của vật liệu chức năng cho các ứng dụng năng lượng sạch và quang điện tử.

Hồ sơ học thuật và sự công nhận toàn cầu

Theo cơ sở dữ liệu Scopus của Elsevier, Giáo sư Aguiló là tác giả của 634 tài liệu khoa học, đã nhận được 10.550 trích dẫn từ 6.370 tài liệu. Bà có chỉ số h‑index là 48, đã công bố 5 bản in trước (preprints) và cộng tác với 602 đồng tác giả trên toàn thế giới. Hiện bà là Giáo sư Tinh thể học tại Đại học Rovira i Virgili. Hồ sơ Google Scholar của bà cho thấy hơn 12.500 trích dẫn, và mã ORCID của bà là 0000-0002-5769-4141.

Các hướng nghiên cứu chính

Nghiên cứu của Giáo sư Aguiló tập trung vào hai lĩnh vực liên ngành chính:

1. Tối ưu hóa máy điện phân hydro bằng AI
Các công trình gần đây của bà kết hợp học máy với kỹ thuật điện hóa để thiết kế hệ thống sản xuất hydro hiệu suất cao, chi phí thấp. Sử dụng phương pháp tiếp cận kết hợp ML và tối ưu hóa đa mục tiêu, bà đã cho phép thiết kế nhanh, có khả năng mở rộng và có thể giải thích được cho các máy điện phân không màng.

2. Tổng hợp tinh thể, quang phổ học và vật lý laser
Bà đã tiên phong trong việc tổng hợp và phân tích các vật liệu tinh thể mới – đặc biệt là các hợp chất tungstate, molybdate, phosphate và garnet pha tạp đất hiếm – cho các ứng dụng laser trong vùng cận hồng ngoại và hồng ngoại trung, bao gồm phát xung cực ngắn trên bước sóng 2 µm, laser hoạt động liên tục ở nhiệt độ siêu lạnh, và các đĩa nano keo tự sắp xếp cho nhiệt kế quang phát quang kích thước nano.

Các công bố tiêu biểu (2022–2026)

Tối ưu hóa thiết bị điện phân không màng dạng van Tesla bằng AI (Fuel, 2026)
Đồng tác giả: M. Zoljalali, … M. Aguiló, X. Mateos
Đây là công trình đầu tiên tích hợp hệ số diode (Di) vào đánh giá hiệu suất điện phân. Nhóm nghiên cứu đã huấn luyện các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) bổ trợ trên 150 mô phỏng độ trung thực cao, đạt R² > 0,95, thay thế hiệu quả các mô phỏng động lực học chất lỏng tính toán (CFD) đầy đủ. Thuật toán di truyền (GA) sau đó thực hiện tối ưu hóa đa mục tiêu để cân bằng giữa tổn hao điện trở và độ sụt áp, tạo ra 60 thiết kế Pareto tối ưu. Phân tích TOPSIS đã chọn ra một hình học cân bằng (We = 1,708 mm, Wc = 0,200 mm, Wd = 1,012 mm, Di = 1,618) với tổn hao điện trở 4,069 V và độ sụt áp 6,169 Pa. Phương pháp hướng dẫn bằng ML này mang lại bản đồ thiết kế nhanh hơn, chi phí thấp hơn, được hỗ trợ bởi xác nhận thực nghiệm, mở ra một lộ trình có khả năng mở rộng cho việc tối ưu hóa sản xuất hydro bền vững có thể giải thích được.

Phát triển lớp màng mỏng tinh thể MgWO₄ pha tạp Tm³⁺ và Yb³⁺ bằng epitaky pha lỏng (Crystal Growth & Design, 2025)
Đồng tác giả: G. Zin Elabedine, … M. Aguiló, … X. Mateos
Công trình này đã tiên phong trong việc phát triển màng mỏng tinh thể pha tạp đất hiếm cho các ứng dụng laser dạng ống dẫn sóng.

Tinh thể magie monomolybdate pha tạp Yb³⁺ được tổng hợp bằng phương pháp Czochralski (Materials Research Bulletin, 2025)
Đồng tác giả: G.Z. Elabedine, … M. Aguiló, … X. Mateos
Tinh thể Yb:MgMoO₄ thuộc lớp đơn tà (nhóm không gian C2/m) và thể hiện tám tâm quang học không tương đương, gây ra sự mở rộng phổ không đồng nhất mạnh, với tiết diện phát xạ kích thích đạt 0,76 × 10⁻²⁰ cm² tại bước sóng 1031 nm.

Phát triển, quang phổ phân cực và hoạt động laser của tinh thể Tm,Li:ZnWO₄ (Optical Materials, 2024)
Đồng tác giả: G. Zin Elabedine, … M. Aguiló, … X. Mateos
Việc đồng pha tạp Li⁺ cho phép bù trừ điện tích gần như hoàn toàn tại chỗ, dẫn đến chất lượng tinh thể tốt hơn, hệ số phân bố Tm cao hơn và thời gian phát quang dài hơn. Laser Tm,Li:ZnWO₄ hoạt động liên tục tạo ra công suất 282 mW ở bước sóng 1,98 µm với hiệu suất độ dốc 14,7%.

Hoạt động laser ở nhiệt độ siêu lạnh của tinh thể Yb:YGG (Optics and Laser Technology, 2023)
Đồng tác giả: S. Slimi, … M. Aguiló, … X. Mateos
Ở nhiệt độ 120 K, công suất đầu ra tối đa 17,50 W đã đạt được ở bước sóng 1024 nm, với hiệu suất độ dốc lên tới 87% so với công suất hấp thụ.

Phốt pho phát xạ đỏ Eu³⁺:Li₃Ba₂Gd₃(WO₄)₈ cho đèn LED trắng (Ceramics International, 2024)
Đồng tác giả: I. Mokni, … M. Aguiló, … X. Mateos
Loại phốt pho này thể hiện độ tinh khiết màu cao (98,42%) khi kích thích ở bước sóng 395 nm, độ ổn định nhiệt tốt với năng lượng kích hoạt 0,219 eV, và tọa độ màu (0,653, 0,345), gần với chuẩn ánh sáng đỏ (0,670, 0,330), khiến nó trở thành ứng viên đầy hứa hẹn cho đèn LED trắng dẫn động bằng tia cực tím gần.

Đĩa nano keo Y₂O₃ pha tạp Er³⁺,Yb³⁺ tự sắp xếp cho nhiệt kế quang phát quang kích thước nano (Optical Materials, 2022)
Đồng tác giả: A. Nexha, … M. Aguiló, J.J. Carvajal
Các đĩa nano tự sắp xếp với đường kính trung bình 20 nm thể hiện độ nhạy nhiệt tương đối 1,11% K⁻¹ và độ không đảm bảo nhiệt độ 0,44 K ở nhiệt độ phòng khi kích thích bằng bước sóng 980 nm.

Phương pháp luận và tác động công nghệ

Chiến lược nghiên cứu của Giáo sư Aguiló được xác định bởi bốn trụ cột chính:

• Tối ưu hóa đa mục tiêu kết hợp ML và thuật toán di truyền để cân bằng các chỉ số hiệu suất cạnh tranh.

• Mô hình hóa bổ trợ (surrogate modeling) thay thế các mô phỏng đòi hỏi tính toán nặng nhằm đẩy nhanh vòng đời thiết kế.

• Xác nhận thực nghiệm đảm bảo mọi dự đoán tính toán đều được xác minh trong phòng thí nghiệm.

• Phân tích đặc tính toàn diện kết hợp các phân tích cấu trúc, nhiệt, dao động và quang phổ để hiểu đầy đủ về vật liệu.

Cách tiếp cận này tạo ra một vòng lặp phản hồi mạnh mẽ: các hiểu biết dựa trên dữ liệu hướng dẫn thiết kế, tổng hợp và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm xác nhận hiệu suất, và những bài học kinh nghiệm được đưa trở lại để cải thiện các mô hình. Kết quả là một phương pháp luận có thể mở rộng, có thể giải thích và dựa trên nền tảng vật lý nhằm đẩy nhanh quá trình khám phá vật liệu cho các công nghệ năng lượng sạch, từ máy điện phân hydro đến hệ thống laser thế hệ tiếp theo và cảm biến quang học.

Hợp tác toàn cầu và tài trợ

Giáo sư Aguiló đã xây dựng được mạng lưới hợp tác quốc tế rộng khắp, bằng chứng là 602 đồng tác giả đến từ khắp châu Âu, châu Á và châu Mỹ. Các nghiên cứu của bà đã nhận được sự tài trợ từ nhiều nguồn, bao gồm các dự án thuộc chương trình Horizon 2020 của Liên minh Châu Âu và nhiều sáng kiến nghiên cứu quốc gia Tây Ban Nha.

Triển vọng tương lai

Khi quá trình chuyển đổi toàn cầu sang năng lượng bền vững ngày càng được đẩy mạnh, sự tích hợp giữa học máy và khoa học vật liệu mà Giáo sư Aguiló cùng các cộng sự tại URV tiên phong sẽ đóng một vai trò mang tính chuyển đổi. Trọng tâm hiện tại của bà đối với máy điện phân không màng được tối ưu hóa bằng AI giải quyết một nút thắt quan trọng: giảm chi phí vốn và sự phức tạp khi mở rộng quy mô của thiết bị sản xuất hydro. Đồng thời, các công trình nền tảng của bà trong lĩnh vực tổng hợp tinh thể và vật lý laser tiếp tục mở ra các công nghệ quang tử mới, từ laser y tế đến cảm biến môi trường.

Sự hội tụ của hai hướng nghiên cứu này – AI cho năng lượng và vật liệu tiên tiến cho quang điện tử – đặt Giáo sư Aguiló ở vị trí tiên phong trên hai mặt trận công nghệ mang tính chuyển đổi. Phòng thí nghiệm của bà tại Đại học Rovira i Virgili là một hình mẫu về cách khoa học vật liệu liên ngành, được dẫn dắt bởi dữ liệu, có thể đẩy nhanh các giải pháp cho những thách thức năng lượng và môi trường cấp bách nhất của thế kỷ XXI.