Các nhà nghiên cứu tại Đại học Toronto đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để đẩy nhanh các đột phá khoa học trong quá trình tìm kiếm năng lượng bền vững. Họ đã sử dụng Canadian Light Source (CLS) tại Đại học Saskatchewan (USask) để xác nhận rằng "công thức" do AI tạo ra cho chất xúc tác mới đã đưa ra một cách hiệu quả hơn để tạo ra nhiên liệu hydro.
Kiến trúc mô hình CGCNN-HD. Tín dụng: Tạp chí của Hiệp hội Hóa học Hoa Kỳ (2024). DOI: 10.1021/jacs.4c01353
Để tạo ra hydro xanh, bạn truyền điện được tạo ra từ các nguồn tài nguyên tái tạo giữa hai miếng kim loại trong nước. Điều này khiến khí oxy và hydro được giải phóng. Vấn đề với quy trình này là hiện tại nó đòi hỏi rất nhiều điện và kim loại được sử dụng thì hiếm và đắt tiền.
Các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm hợp kim phù hợp hoặc sự kết hợp của các kim loại, có thể hoạt động như chất xúc tác để làm cho phản ứng này hiệu quả hơn và giá cả phải chăng hơn. Theo truyền thống, quá trình tìm kiếm này sẽ liên quan đến thử nghiệm và sai sót trong phòng thí nghiệm, nhưng khi bạn đang cố gắng tìm kim trong đống cỏ khô, cách tiếp cận này mất quá nhiều thời gian.
"Chúng tôi đang nói về hàng trăm triệu hoặc hàng tỷ ứng cử viên hợp kim, và một trong số chúng có thể là câu trả lời đúng", Jehad Abed cho biết. Ông là thành viên của nhóm phát triển chương trình máy tính để tăng tốc đáng kể quá trình tìm kiếm này.
Những phát hiện này được công bố trên Tạp chí của Hiệp hội Hóa học Hoa Kỳ . Vào thời điểm thực hiện dự án này, Abed là một nghiên cứu sinh tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của Edward Sargent tại Đại học Toronto, làm việc cùng các nhà khoa học tại Đại học Carnegie Mellon.
Chương trình AI mà nhóm phát triển đã tiếp nhận hơn 36.000 kết hợp oxit kim loại khác nhau và chạy mô phỏng ảo để đánh giá sự kết hợp thành phần nào có thể hiệu quả nhất. Sau đó, Abed đã thử nghiệm ứng cử viên hàng đầu của chương trình trong phòng thí nghiệm để xem dự đoán của nó có chính xác không.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng tia X cực sáng của CLS để phân tích hiệu suất của chất xúc tác trong quá trình phản ứng. "Những gì chúng tôi cần làm là sử dụng ánh sáng rất sáng đó tại Canadian Light Source để chiếu vào vật liệu của chúng tôi và xem cách sắp xếp nguyên tử sẽ thay đổi và phản ứng như thế nào với lượng điện mà chúng tôi đưa vào", Abed cho biết. Các nhà nghiên cứu cũng đã sử dụng Advanced Photon Source tại Phòng thí nghiệm quốc gia Argonne ở Chicago.
Theo Abed, hợp kim này, sự kết hợp của các kim loại rutheni, crom và titan theo tỷ lệ cụ thể, rõ ràng là lựa chọn tốt nhất.
"Hợp kim được đề xuất của máy tính hoạt động tốt hơn 20 lần so với kim loại chuẩn của chúng tôi về độ ổn định và độ bền", ông nói. "Nó tồn tại trong thời gian dài và hoạt động hiệu quả".
Trong khi chương trình AI mà Jehad và các đồng nghiệp phát triển cho thấy nhiều triển vọng, bản thân vật liệu vẫn cần phải trải qua nhiều thử nghiệm để đảm bảo nó sẽ tồn tại trong điều kiện "thực tế".
"Máy tính đã đúng khi nói rằng hợp kim này hiệu quả và ổn định hơn. Đó là một bước đột phá vì nó cho thấy phương pháp tìm chất xúc tác tốt hơn này đang có hiệu quả", Abed cho biết. "Những gì một người mất nhiều năm để thử nghiệm, máy tính có thể mô phỏng trong vài ngày".
Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng AI sẽ cung cấp một lộ trình nhanh hơn để tìm ra câu trả lời mà chúng ta cần để đưa năng lượng xanh vào sử dụng rộng rãi.
Mời các đối tác xem hoạt động của Công ty TNHH Pacific Group.
FanPage: https://www.facebook.com/Pacific-Group
YouTube: https://www.youtube.com/@PacificGroupCoLt
