Поиск эффективных и доступных материалов для захвата углерода является постоянным вызовом в борьбе с изменением климата. Металлоорганические структуры (МОС) показали себя как кандидаты для селективного поглощения углекислого газа, однако традиционные методы разработки и испытания этих материалов требуют много времени и средств.
Однако команда исследователей из Национальной лаборатории Аргонн (Аргонн, США), сотрудничая с другими учреждениями, использует передовые технологии, чтобы революционизировать процесс. При помощи генеративного искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и симуляций они стремятся идентифицировать экологически безопасные МОС, оптимальные для захвата углерода.
Применяя техники генеративного ИИ, исследователи могут быстро создавать более 120 000 новых кандидатов МОС всего за 30 минут. Эти расчеты выполняются на мощных суперкомпьютерах, таких как суперкомпьютер Поларис в Центре вычислительных технологий Аргонн (АЛЦФ). Самые перспективные кандидаты затем подвергаются долговременным симуляциям молекулярной динамики на суперкомпьютере Дельта в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне (UIUC).
Цель этих симуляций — отобрать кандидатов МОС по стабильности, химическим свойствам и емкости захвата углерода. Благодаря этому инновационному подходу, команда может идентифицировать наиболее жизнеспособные МОС для дальнейшего развития и синтеза. Этот упрощенный процесс является значительным прорывом по сравнению с традиционными экспериментальными и вычислительными методами, использованными в прошлом.
Кроме того, исследователи черпают вдохновение из предыдущей работы по молекулярному дизайну, чтобы исследовать новые возможности для расположения строительных блоков МОС. Внедряя новые компоненты в алгоритм ИИ, они расширяют диапазон материальных составов, которые могут быть рассмотрены для захвата углерода.
Хотя исследование фокусируется на МОС, применение ИИ-подходов распространяется на другие области науки. Успех этого проекта открывает возможности для использования ИИ в биомолекулярных симуляциях и проектировании лекарств, обеспечивая более быстрые и эффективные прогрессии в различных научных дисциплинах.
С непрерывным развитием технологий ИИ и доступом к более мощным вычислительным ресурсам, потенциал для открытия оптимальных материалов для захвата углерода становится ярче, чем когда-либо. Путем использования мощи ИИ ученые могут открыть новые пути для устойчивых решений и способствовать чище и зеленее будущее.
Часто задаваемые вопросы:
В: В чем состоит фокус этого исследования?
О: Исследование фокусируется на использовании генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для идентификации экологически безопасных металлоорганических структур (МОС) для захвата углерода.
В: Что такое МОС?
О: МОС — это материалы, состоящие из металлических ионов или кластеров, связанных органическими лигандами. Они показали потенциал для селективного поглощения углекислого газа.
В: Почему традиционные методы разработки и испытания МОС не идеальны?
О: Традиционные методы требуют много времени и денег. Исследователи используют передовые технологии, чтобы упростить процесс.
В: Как генеративный ИИ помогает в этом исследовании?
О: Техники генеративного ИИ позволяют исследователям быстро создавать более 120 000 новых кандидатов МОС всего за 30 минут.
В: Какие вычислительные ресурсы используются в исследовании?
О: Для расчетов и молекулярных симуляций используются мощные суперкомпьютеры, такие как суперкомпьютер Поларис в Центре вычислительных технологий Аргонн и суперкомпьютер Дельта в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне.
В: Какова цель симуляций?
О: Цель состоит в отборе кандидатов МОС по стабильности, химическим свойствам и емкости захвата углерода для идентификации наиболее жизнеспособных МОС для дальнейшего развития и синтеза.
В: Как исследование расширяет диапазон материальных составов для захвата углерода?
О: Исследователи внедряют новые компоненты в алгоритм ИИ, что позволяет им исследовать новые возможности для расположения строительных блоков МОС.
В: Могут ли ИИ-подходы применяться в других научных дисциплинах?
О: Да, успех этого проекта открывает возможности для использования ИИ в биомолекулярных симуляциях, проектировании лекарств и других научных дисциплинах.
В: Каковы потенциальные преимущества использования ИИ в открытии материалов?
О: Освоив силу ИИ, ученые могут более эффективно открывать оптимальные материалы для захвата углерода, что приведет к чище и зеленее будущему.
Определения:
— Металлоорганические структуры (МОС): материалы, состоящие из металлических ионов или кластеров, связанных органическими лигандами.
— Генеративный искусственный интеллект (ИИ): техники ИИ, создающие новые данные или идеи на основе узнаваемых шаблонов из существующих данных.
— Симуляции молекулярной динамики: вычислительные методы, изучающие движения и взаимодействия атомов и молекул во времени.
Ссылки для дополнительной информации:
— Аргоннская национальная лаборатория
— Центр вычислительных технологий Аргонн (АЛЦФ)
— Университет Иллинойса в Урбане-Шампейне (UIUC)
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br