Търсенето на ефективни и достъпни материали за задържане на въглерод е продължаващо предизвикателство в борбата с изменението на климата. Металоорганичните рамки (MOF) се изискват като потенциален кандидат за селективно абсорбиране на въглероден диоксид, но традиционните методи за проектиране и тестване на тези материали са времееми и скъпи.
Въпреки това екип от изследователи от Аргоноския национален лаборатория на Департамента по енергия на САЩ, в сътрудничество с други институции, използва новаторска технология, за да революционира процеса. Чрез използването на генеративен изкуствен интелект (AI), машинно обучение и симулации, те имат за цел да идентифицират екологосъобразни MOF, оптимални за задържане на въглерод.
С помощта на генеративни AI техники, изследователите могат бързо да съставят над 120 000 нови кандидати MOF само за 30 минути. Тези сметки се извършват на мощни суперкомпютри, като суперкомпютъра Поларис в Центъра за изчислително онова в Аргон (ALCF). Най-обещаващите кандидати се подлагат на времееми симулации на молекулната динамика на суперкомпютъра Делта в Университета в Илинойс Урбана-Шампейн (UIUC).
Целта на тези симулации е да се проверят MOF кандидатите за стабилност, химични свойства и способност за задържане на въглерод. Чрез този иновативен подход екипът може да идентифицира най-изпълнимите MOF за по-нататъшно развитие и синтез. Този оптимизиран процес е съществено напредък в сравнение с традиционните експериментални и изчислителни методи, използвани в миналото.
Освен това, изследователите се вдъхновяват от предишната работа по молекулния дизайн, за да изследват нови възможности за подреждане на MOF строителните блокове. Като включват нови съставки в AI алгоритъма, те разширяват обхвата на материалните състави, които могат да бъдат взети предвид за задържане на въглерод.
Въпреки че изследването се фокусира върху MOF, прилагането на AI-базирани подходи се разпростира извън това поле. Успехът на този проект отваря възможности за използването на AI в биомолекулни симулации и проектиране на лекарства, позволявайки по-бързи и по-ефективни развития в различни научни дисциплини.
С непрекъснатото развитие на технологиите на AI и достъпа до по-мощни изчислителни ресурси, потенциалът за откриване на оптимални материали за задържане на въглерод е по-светъл от всякога. Като използва мощта на AI, учените могат да открият нови възможности за устойчиви решения и да допринесат за по-чисто и по-зелено бъдеще.
Отговори на често задавани въпроси:
Въпрос: Върху какво е фокусирано изследването?
Отговор: Изследването се фокусира върху използването на генеративен изкуствен интелект (AI) и машинно обучение, за да се идентифицират екологосъобразни металоорганични рамки (MOF) за задържане на въглерод.
Въпрос: Какви са MOF?
Отговор: MOF са материали, съставени от метални йони или кластери, свързани с органични лиганди. Показват потенциал за селективно абсорбиране на въглероден диоксид.
Въпрос: Защо традиционните методи за проектиране и тестване на MOF не са идеални?
Отговор: Традиционните методи са времееми и скъпи. Изследователите използват новаторска технология, която оптимизира процеса.
Въпрос: Как помага генеративният AI в това изследване?
Отговор: Генеративните AI техники позволяват на изследователите бързо да съставят над 120 000 нови MOF кандидати само за 30 минути.
Въпрос: Какви изчислителни ресурси се използват в изследването?
Отговор: Използват се мощни суперкомпютри, като суперкомпютъра Поларис в Центъра за изчислително онова в Аргон (ALCF) и суперкомпютъра Делта в Университета в Илинойс Урбана-Шампейн (UIUC), за изчисления и молекулна динамична симулация.
Въпрос: Каква е целта на симулациите?
Отговор: Целта е да се проверят MOF кандидатите за стабилност, химични свойства и способност за задържане на въглерод, за да се идентифицират най-изпълнимите MOF за по-нататъшно развитие и синтез.
Въпрос: Как разширява изследването обхвата на материални състави за задържане на въглерод?
Отговор: Изследователите включват нови съставки в AI алгоритъма, което им позволява да изследват нови възможности за подреждане на MOF строителните блокове.
Въпрос: Могат ли AI-базирани подходи да се приложат в други научни дисциплини?
Отговор: Да, успехът на този проект отваря възможности за използването на AI в биомолекулни симулации, проектиране на лекарства и други научни дисциплини.
Въпрос: Какви са потенциалните ползи от използването на AI в откриването на материали?
Отговор: Като използвате мощта на AI, учените могат по-ефективно да откриват оптимални материали за задържане на въглерод, което води до по-чисто и по-зелено бъдеще.
Дефиниции:
– Металоорганични рамки (MOF): материали, съставени от метални йони или кластери, свързани с органични лиганди.
– Генеративен изкуствен интелект (AI): AI техники, които генерират нови данни или идеи въз основа на научените модели от съществуващи данни.
– Молекулни динамични симулации: изчислителни методи, които изучават движенията и взаимодействията на атомите и молекулите във времето.
Предложени свързани връзки:
– Аргоноски национален лаборатория
– Център за изчислително онова в Аргон (ALCF)
– Университетът в Илинойс Урбана-Шампейн (UIUC)
The source of the article is from the blog combopop.com.br