Potraga za efikasnim i pristupačnim materijalima za hvatanje ugljika predstavlja neprekidni izazov u borbi protiv klimatskih promjena. Metal-organski okviri (MOFs) su pokazali obećavajući potencijal za selektivno apsorpciju ugljik-dioksida, ali tradicionalne metode dizajniranja i testiranja ovih materijala su vremenski zahtjevne i skupe.
Međutim, tim istraživača iz Američkog Ministarstva za energiju Nacionalnog laboratorija Argonne, u saradnji sa drugim institucijama, koristi tehnologiju vrhunskih mogućnosti kako bi revolucionizirao proces. Korištenjem generativne umjetne inteligencije (AI), strojnog učenja i simulacija, cilj im je identificirati ekološki prihvatljive MOF-ove koji su optimalni za hvatanje ugljika.
Primjenom tehnika generativne AI, istraživači mogu brzo sastaviti preko 120.000 novih MOF-ova u svega 30 minuta. Ove izračune provode na moćnim superkompjuterima poput Polaris superkompjutera u Argonne Leadership Computing Facility (ALCF). Najobetvornije kandidate zatim podvrgavaju dugotrajnim simulacijama molekularne dinamike na Delta superkompjuteru na Sveučilištu Illinois u Urbana-Champaignu (UIUC).
Cilj ovih simulacija je provjeriti stabilnost, kemijska svojstva i kapacitet hvatanja ugljika kandidata MOF-a. Kroz ovaj inovativni pristup, tim može identificirati najizvedljivije MOF-ove za daljnji razvoj i sintezu. Ovaj pojednostavljeni proces predstavlja značajan napredak u odnosu na tradicionalne eksperimentalne i računalne metode koje su se koristile u prošlosti.
Osim toga, istraživači se inspiriraju prethodnim radom na molekularnom dizajnu kako bi istražili nove mogućnosti za raspored građevnih blokova MOF-a. Uključivanjem novih sastojaka u AI algoritam, proširuju raspon kompozicija materijala koji se mogu uzeti u obzir za hvatanje ugljika.
Iako se istraživanje usredotočuje na MOF-ove, primjena AI pristupa širi se izvan ove oblasti. Uspjeh ovog projekta otvara mogućnosti za upotrebu AI u biomolekularnim simulacijama i dizajnu lijekova, što omogućava brži i učinkovitiji napredak u različitim znanstvenim disciplinama.
S neprekidnim razvojem AI tehnologija i pristupom moćnijim računalnim resursima, mogućnosti otkrivanja optimalnih materijala za hvatanje ugljika svjetlije su nego ikad. Iskorištavanjem moći AI, znanstvenici mogu otključati nove puteve za održiva rješenja i doprinijeti čišćoj i zelenijoj budućnosti.
Česta pitanja:
P: Što je fokus istraživanja?
O: Istraživanje se usredotočuje na korištenje generativne umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja za identifikaciju ekološki prihvatljivih metal-organskih okvira (MOF) za hvatanje ugljika.
P: Što su MOF-ovi?
O: MOF-ovi su materijali sastavljeni od metalnih iona ili skupova povezanih organskim ligandima. Pokazali su potencijal za selektivnu apsorpciju ugljik-dioksida.
P: Zašto tradicionalne metode dizajniranja i testiranja MOF-ova nisu idealne?
O: Tradicionalne metode su vremenski zahtjevne i skupe. Istraživači koriste vrhunsku tehnologiju kako bi proces pojednostavili.
P: Kako generativna AI pomaže u ovom istraživanju?
O: Tehnike generativne AI omogućuju istraživačima da u svega 30 minuta brzo sastave preko 120.000 novih MOF-ova.
P: Koje računalne resurse koriste istraživači?
O: Za izračune i simulacije molekularne dinamike koriste se moćni superkompjuteri poput Polaris superkompjutera u Argonne Leadership Computing Facility i Delta superkompjutera na Sveučilištu Illinois u Urbana-Champaignu.
P: Koja je svrha simulacija?
O: Cilj je provjeriti stabilnost, kemijska svojstva i kapacitet hvatanja ugljika kandidiranih MOF-ova kako bi se identificirali najizvedljiviji za daljnji razvoj i sintezu.
P: Kako istraživanje proširuje raspon kompozicija materijala za hvatanje ugljika?
O: Istraživači uključuju nove sastojke u AI algoritam, što im omogućava istraživanje novih mogućnosti za raspored građevnih blokova MOF-a.
P: Može li se AI pristup primijeniti u drugim znanstvenim disciplinama?
O: Da, uspjeh ovog projekta otvara mogućnosti za korištenje AI u biomolekularnim simulacijama, dizajnu lijekova i drugim znanstvenim disciplinama.
P: Koje su moguće prednosti korištenja AI u otkrivanju materijala?
O: Iskorištavanjem moći AI, znanstvenici mogu efikasnije otkriti optimalne materijale za hvatanje ugljika, što dovodi do čišće i zelenije budućnosti.
Definicije:
– Metal-organski okviri (MOFs): materijali sastavljeni od metalnih iona ili skupova povezanih organskim ligandima.
– Generativna umjetna inteligencija (AI): AI tehnike koje generiraju nove podatke ili ideje na temelju naučenih uzoraka iz postojećih podataka.
– Simulacije molekularne dinamike: računalne metode koje proučavaju pokrete i interakcije atoma i molekula tijekom vremena.
Predloženi povezani linkovi:
– Nacionalni laboratorij Argonne
– Argonne Leadership Computing Facility (ALCF)
– Sveučilište Illinois u Urbana-Champaignu (UIUC)
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es