La IA encuentra una forma más barata de producir hidrógeno verde

Los investigadores de la Universidad de Toronto están utilizando inteligencia artificial para acelerar los avances científicos en la búsqueda de energía sostenible. Utilizaron la Canadian Light Source (CLS) de la Universidad de Saskatchewan (USask) para confirmar que una “receta” generada por inteligencia artificial para un nuevo catalizador ofrecía una forma más eficiente de producir combustible de hidrógeno.

Para crear hidrógeno verde, se pasa electricidad generada a partir de recursos renovables entre dos piezas de metal sumergidas en agua. Esto hace que se liberen gases de oxígeno e hidrógeno. El problema de este proceso es que actualmente requiere mucha electricidad y los metales utilizados son escasos y caros.

Los investigadores están buscando la aleación o combinación de metales adecuada que actúe como catalizador para que esta reacción sea más eficiente y asequible. Tradicionalmente, esta búsqueda implicaría un proceso de ensayo y error en el laboratorio, pero cuando se trata de encontrar la proverbial aguja en un pajar, este enfoque requiere demasiado tiempo.

Millones de aleaciones

“Estamos hablando de cientos de millones o miles de millones de candidatos a aleaciones, y una de ellas podría ser la respuesta correcta”, dijo Jehad Abed. Formó parte de un equipo que desarrolló un programa informático para acelerar significativamente esta búsqueda. Sus hallazgos fueron publicados en el Journal of the American Chemical Society. En el momento de este proyecto, Abed era un estudiante de doctorado bajo la supervisión de Edward Sargent 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 realizó 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 utilizar esa luz muy brillante de la Fuente de Luz Canadiense para proyectarla sobre nuestro material y ver cómo cambiaban las disposiciones atómicas y cómo respondían a la cantidad de electricidad que introdujéramos”, dijo Abed. Los investigadores también utilizaron la Fuente de Fotones Avanzada del Laboratorio Nacional Argonne en Chicago.

Un super rendimiento

Según Abed, la aleación, una combinación de los metales rutenio, cromo y titanio en proporciones específicas, fue la ganadora clara. “La aleación recomendada por el ordenador tuvo un rendimiento 20 veces mejor que nuestro metal de referencia en términos de estabilidad y durabilidad”, afirmó Abed. “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”.

“El ordenador tenía razón al afirmar que esta aleación es más eficaz y estable. Eso fue un gran avance porque demuestra que este método para encontrar mejores catalizadores funciona”, afirmó Abed. “Lo que a una persona le llevaría años probar, el ordenador puede simularlo en cuestión de días”.

Los investigadores tienen la esperanza de que la IA ofrezca una ruta más rápida para encontrar las respuestas que necesitamos para que la energía verde sea práctica para un uso generalizado.