Un novedoso modelo de aprendizaje automático acelera la evaluación de catalizadores de descarbonización de meses a milisegundos

Nuevo modelo acelerará evaluación de catalizadores de descarbonización de meses a milisegundos

La biomasa se refiere a la materia orgánica, como plantas, madera, residuos agrícolas y otros materiales biológicos, que pueden ser utilizados como fuente de energía renovable. Se considera una fuente de energía renovable porque proviene de organismos vivos y puede ser renovada relativamente rápido, a diferencia de los combustibles fósiles. La biomasa tiene el potencial de ser transformada en diferentes tipos de energía, como calor, electricidad y biocombustibles, y puede potencialmente reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y promover el desarrollo sostenible.

Las áreas rurales con granjas, praderas y estanques son una fuente abundante de biomasa, que incluye maíz, soja, caña de azúcar, pasto de cambio y algas. Estos materiales pueden convertirse en combustibles líquidos y productos químicos con una amplia gama de aplicaciones potenciales, incluido el combustible aéreo renovable para todos los viajes aéreos en los Estados Unidos.

La necesidad de catalizadores asequibles y efectivos es un desafío significativo en la conversión de biomasa en productos valiosos como biocombustible. Sin embargo, investigadores del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de los Estados Unidos han desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de un catalizador de bajo costo basado en carburo de molibdeno.

• Un estudio encuentra que ChatGPT aumenta la productividad de los trabajadores en algunas tareas de escritura
• Tutorial de Docker para Científicos de Datos
• Desbloquea el éxito de DataOps con DataOps.live – ¡Destacado en la Guía de Mercado de Gartner!

Las altas temperaturas producen aceite de pirólisis a partir de biomasa cruda, lo que da como resultado un producto con alto contenido de oxígeno. Se utiliza un catalizador de carburo de molibdeno para eliminar este contenido de oxígeno, pero la superficie del catalizador atrae átomos de oxígeno, lo que provoca una disminución en su efectividad. Para superar este problema, los investigadores sugieren agregar una pequeña cantidad de un nuevo elemento, como níquel o zinc, al catalizador de carburo de molibdeno, lo que reduce la fuerza de unión de los átomos de oxígeno en la superficie del catalizador, evitando así su degradación.

Según un científico asistente en MSD, el desafío consiste en descubrir la mejor combinación de dopante y estructura superficial para mejorar la efectividad del catalizador de carburo de molibdeno. El carburo de molibdeno tiene una estructura compleja, por lo que el equipo utilizó supercomputadoras y cálculos teóricos para simular el comportamiento de los átomos de la superficie que se unen con el oxígeno y los que están cerca de él.

El equipo de investigación utilizó la supercomputadora Theta en Argonne para realizar simulaciones y establecer una base de datos de 20,000 estructuras para las energías de unión del oxígeno al carburo de molibdeno dopado. Su análisis consideró docenas de elementos dopantes y más de cien posiciones posibles para cada dopante en la superficie del catalizador. Luego desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo utilizando esta base de datos. Esta técnica les permitió analizar decenas de miles de estructuras en milisegundos, proporcionando resultados precisos y rentables en comparación con los métodos computacionales convencionales que tardan meses.

El Consorcio de Catálisis Química para Bioenergía recibió los hallazgos de las simulaciones a escala atómica del equipo de investigación y el modelo de aprendizaje profundo, que utilizarán para realizar experimentos y evaluar un grupo preseleccionado de catalizadores. Según Assary, el equipo espera ampliar su enfoque computacional en el futuro mediante el examen de más de un millón de estructuras y explorar diferentes átomos de unión, como el hidrógeno. También planean aplicar la misma técnica a los catalizadores utilizados en otras tecnologías de descarbonización, como la transformación del agua en combustible de hidrógeno limpio.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!