Hľadanie účinných a cenovo dostupných materiálov pre zachytávanie uhlíka je kontinuálnou výzvou v boji proti klimatickým zmenám. Kovové organické rámy (MOF) sa ukázali ako vhodný kandidát pre selektívne absorbovanie oxidu uhličitého, ale tradičné metódy návrhu a testovania týchto materiálov sú časovo náročné a nákladné.
Avšak tím výskumníkov z Argonne National Laboratory, ktorí spolupracujú s inými inštitúciami, využíva najmodernejšiu technológiu na revolúciu v tomto procese. Vďaka využitiu generatívnej umelej inteligencie (AI), strojového učenia a simulácií majú za cieľ identifikovať ekologicky priateľné MOF, ktoré sú optimalizované pre zachytávanie uhlíka.
Vďaka využitiu techník generatívnej AI môžu výskumníci rýchlo zostaviť viac ako 120 000 nových kandidátov na MOF za len 30 minút. Tieto výpočty sa vykonávajú na výkonných superpočítačoch, ako je superpočítač Polaris na Argonne Leadership Computing Facility (ALCF). Najnádejnejšie kandidáty sú potom podrobené časovo náročným molekulovým dynamickým simuláciám na superpočítači Delta na University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC).
Cieľom týchto simulácií je preveriť MOF kandidátov na stabilitu, chemické vlastnosti a schopnosť zachytávania uhlíka. Vďaka tomuto inovatívnemu prístupu môže tím identifikovať najvhodnejšie MOF pre ďalší vývoj a syntézu. Tento optimalizovaný proces je významným pokrokom oproti tradičným experimentálnym a výpočtovým metódam, ktoré sa v minulosti používali.
Okrem toho výskumníci čerpajú inšpiráciu z predchádzajúcej práce v oblasti molekulového dizajnu, aby preskúmali nové možnosti pre usporiadanie stavebných blokov MOF. Tým, že zaraďujú nové zložky do AI algoritmu, rozširujú rozsah zložiek materiálu, ktoré môžu byť zvážené pre zachytávanie uhlíka.
Hoci štúdia sa zameriava na MOF, aplikácia AI-based prístupov sa rozširuje aj na iné oblasti. Úspech tohto projektu vytvára možnosti pre využitie AI pri biomolekulárnych simuláciách a návrhu liečiv, čo umožňuje rýchlejší a efektívnejší pokrok v rôznych vedeckých disciplínach.
So stálym vývojom AI technológií a prístupom k výkonnejším výpočtovým prostriedkom je potenciál objavy optimálnych materiálov pre zachytávanie uhlíka svetlý ako nikdy predtým. Vďaka využitiu sily AI môžu vedci objaviť nové cesty pre udržateľné riešenia a prispieť k čistejšej a zelenšej budúcnosti.
Časté otázky:
Otázka: Na čom sa zameriava výskum?
Odpoveď: Výskum sa zameriava na využívanie generatívnej umelej inteligencie (AI) a strojového učenia na identifikáciu ekologicky priateľných kovovo-organických rámov (MOF) pre zachytávanie uhlíka.
Otázka: Čo sú MOF?
Odpoveď: MOF sú materiály tvorené kovovými iónmi alebo zhlukmi spojenými organickými ligandami. Preukázali potenciál pre selektívne absorbovanie oxidu uhličitého.
Otázka: Prečo nie sú tradičné metódy návrhu a testovania MOF ideálne?
Odpoveď: Tradičné metódy sú časovo náročné a nákladné. Výskumníci využívajú najmodernejšiu technológiu na zjednodušenie tohto procesu.
Otázka: Ako pomáha generatívna AI v tomto výskume?
Odpoveď: Generatívne AI techniky umožňujú výskumníkom rýchlo zostaviť viac ako 120 000 nových kandidátov na MOF za len 30 minút.
Otázka: Aké výpočtové prostriedky sa využívajú v tomto výskume?
Odpoveď: Používajú sa výkonné superpočítače, ako je superpočítač Polaris v Argonne Leadership Computing Facility a superpočítač Delta na University of Illinois Urbana-Champaign na výpočty a molekulové dynamické simulácie.
Otázka: Aký je cieľ simulácií?
Odpoveď: Cieľom je preveriť MOF kandidátov na stabilitu, chemické vlastnosti a schopnosť zachytávania uhlíka, aby sa identifikovali najvhodnejšie MOF pre ďalší vývoj a syntézu.
Otázka: Ako rozširuje výskum rozsah zložiek pre zachytávanie uhlíka?
Odpoveď: Výskumníci do AI algoritmu zaraďujú nové zložky, čo im umožňuje skúmať nové možnosti pre usporiadanie stavebných blokov MOF.
Otázka: Môžu byť AI-based prístupy aplikované na iné vedecké disciplíny?
Odpoveď: Áno, úspech tohto projektu vytvára možnosti pre využitie AI pri biomolekulárnych simuláciách, návrhu liečiv a iných vedeckých disciplínach.
Otázka: Aké môžu byť potenciálne výhody použitia AI pri objave materiálov?
Odpoveď: Využitím sily AI môžu vedci efektívnejšie objavovať optimálne materiály pre zachytávanie uhlíka a prispieť k čistejšej a zelenšej budúcnosti.
Definície:
– Kovové organické rámy (MOF): materiály tvorené kovovými iónmi alebo zhlukmi spojenými organickými ligandami.
– Generatívna umelej inteligencia (AI): AI techniky, ktoré generujú nové údaje alebo myšlienky na základe vzorov naučených z existujúcich údajov.
– Molekulové dynamické simulácie: výpočtové metódy, ktoré skúmajú pohyby a interakcie atómov a molekúl v čase.
Navrhované súvisiace odkazy:
– Argonne National Laboratory
– Argonne Leadership Computing Facility (ALCF)
– University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)
The source of the article is from the blog elblog.pl