Peste 9300 de reacții chimice, identificate cu ajutorul inteligenței artificiale

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google

Urmărește-ne in Discover

Inteligența artificială a devenit un instrument important pentru cercetătorii care încearcă să înțeleagă și să optimizeze transformarea dioxidului de carbon în combustibili și substanțe utile industriei. O echipă de la Institutul Indian de Știință (IISc) a folosit modele AI și simulări computerizate avansate pentru a identifica 9389 de reacții chimice individuale care pot avea loc pe suprafața unui catalizator din cupru, potrivit ScienceDaily.

Studiul, publicat în revista Nature Communications, arată că procesele implicate în conversia CO2 sunt mult mai complexe decât indicau modelele convenționale. Rezultatele ar putea contribui la proiectarea unor catalizatori mai eficienți pentru obținerea metanolului și a altor produse cu utilizare industrială.

Inteligența artificială a extins radical rețeaua de reacții

Una dintre cele mai promițătoare metode de valorificare a dioxidului de carbon este hidrogenarea. În cadrul acestui proces, CO2 reacționează cu hidrogenul, în prezența unui catalizator, pentru a genera compuși precum metanolul. Simularea tuturor etapelor chimice posibile necesită însă resurse de calcul uriașe, motiv pentru care modelele tradiționale se concentrează, de regulă, doar asupra reacțiilor considerate esențiale.

Această abordare riscă să ignore tocmai etapele care influențează decisiv rezultatul final. „Am pornit de la o preocupare familiară oricui studiază mecanismele de reacție: cum știi că rețeaua ta de reacții nu a omis tocmai etapa care contează?”, a explicat Anand Mohan Verma, autorul principal al studiului.

Cercetătorii au utilizat inițial simulări de mecanică cuantică pentru a construi o bază de date alcătuită din 152 de reacții. Ulterior, modelele de inteligență artificială au fost antrenate să identifice alte transformări posibile între cele 105 specii chimice analizate pe suprafața catalizatorului. În acest mod, rețeaua a fost extinsă până la 9389 de reacții.

Diferența dintre cele două modele s-a dovedit majoră. Varianta inițială indica în mod eronat acidul formic drept principalul produs al reacției și subestima cantitatea de dioxid de carbon care putea fi transformată. Odată introduse miile de reacții suplimentare, estimarea privind CO2 convertit a crescut de aproximativ 40 de ori, iar metanolul și monoxidul de carbon au fost identificate corect drept produsele principale.

„Abia când am extins rețeaua pentru a include mii de reacții suplimentare, ignorate anterior, predicțiile au ajuns să corespundă cu ceea ce observăm noi și alți cercetători în experimente”, a explicat Ananth Govind Rajan, profesor asociat la IISc.

Un mecanism neașteptat ar putea îmbunătăți producția de combustibili

Analiza a scos la iveală și un mecanism surprinzător legat de rolul hidrogenului. În anumite etape, moleculele de hidrogen pot fi transferate direct către compușii intermediari fără să fie mai întâi separate în atomi individuali.

„Ideea că hidrogenul poate fi transferat ca moleculă intactă, fără să se descompună mai întâi în atomi, contrazice ceea ce am învățat majoritatea dintre noi”, a declarat Shivam Chaturvedi, coautor al studiului.

Această observație ar putea schimba modul în care sunt proiectați catalizatorii destinați producerii metanolului din CO2. În loc să urmărească doar reacțiile deja considerate importante, specialiștii ar putea analiza rețele chimice mult mai extinse, cu ajutorul inteligenței artificiale, pentru a identifica trasee mai eficiente.

Cercetătorii susțin că metoda nu se limitează la reciclarea dioxidului de carbon. Aceeași abordare ar putea fi aplicată și în alte procese industriale complexe, precum reducerea azotului sau descompunerea apei. Pe termen lung, combinarea simulărilor cuantice cu modelele AI ar putea accelera dezvoltarea unor tehnologii mai eficiente pentru producerea combustibililor și a substanțelor chimice, reducând în același timp dependența de procesele bazate pe resurse fosile.

Sursa: Mediafax