Técnicas de IA han encointrado uan combinación más efectiva de metales asequibles para un catalizador que produzca hidrógeno verde - CANADIAN LIGHT SOURCE
MADRID, 29 Ago. (EUROPA PRESS) -
Técnicas de Inteligencia Artificial han permitido encontrar la combinación más efectiva de metales asequibles para un catalizador que produzca hidrógeno verde.
De forma convencional, para obtener este combustible se pasa electricidad generada a partir de recursos renovables entre dos piezas de metal en agua. Esto hace que se liberen gases de oxígeno e hidrógeno. El problema con este proceso es que actualmente requiere mucha electricidad y los metales utilizados son raros y caros.
Los investigadores están buscando la aleación adecuada, o la combinación de metales, que actúe como catalizador para que esta reacción sea más eficiente y asequible. Tradicionalmente, esta búsqueda implicaría ensayo y error en el laboratorio, pero cuando se trata de encontrar la proverbial aguja en un pajar, este enfoque lleva demasiado tiempo.
"Estamos hablando de cientos de millones o miles de millones de candidatos a aleaciones, y uno de ellos podría ser la respuesta correcta", dijo en un comunicado Jehad Abed, parte de un equipo que desarrolló un programa informático para acelerar significativamente esta búsqueda.
Los hallazgos se publicaron en el Journal of the American Chemical Society. En el momento de este proyecto, Abed era un estudiante de doctorado en la Universidad de Toronto, trabajando junto con científicos de la Universidad Carnegie Mellon.
El programa de inteligencia artificial que desarrolló el equipo tomó más de 36.000 combinaciones diferentes de óxidos metálicos y ejecutó simulaciones virtuales para evaluar qué combinación de ingredientes podría funcionar mejor. Luego, Abed probó el candidato principal del programa en el laboratorio para ver si sus predicciones eran precisas.
El equipo utilizó los rayos X ultrabrillantes del CLS para analizar el rendimiento del catalizador durante una reacción. "Lo que necesitábamos hacer era usar esa luz muy brillante en la Canadian Light Source (CLS) para iluminar nuestro material y ver cómo cambiarían las disposiciones atómicas y responderían a la cantidad de electricidad que pusiéramos", dijo Abed. Los investigadores también utilizaron la Advanced Photon Source en el Argonne National Laboratory en Chicago.
RUTENIO, CROMO Y TITANIO
Según Abed, la aleación, una combinación de los metales rutenio, cromo y titanio en proporciones específicas, fue la ganadora clara.
"La aleación recomendada por la computadora funcionó 20 veces mejor que nuestro metal de referencia en términos de estabilidad y durabilidad", dijo. "Duró mucho tiempo y funcionó de manera eficiente".
Si bien el programa de inteligencia artificial que desarrollaron Jehad y sus colegas es muy prometedor, el material en sí aún necesita someterse a muchas pruebas para garantizar que durará en condiciones del "mundo real".
"La computadora tenía razón al decir que esta aleación era más efectiva y estable. Eso fue un gran avance porque demuestra que este método para encontrar mejores catalizadores está funcionando", dijo Abed. "Lo que a una persona le llevaría años probar, la computadora puede simularlo en cuestión de días".
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