Пошук ефективних та доступних матеріалів для захоплення вуглецю є постійним викликом у боротьбі зі зміною клімату. Метал-органічні фреймворки (MOF) показали себе як відповідний варіант для вибіркового поглинання вуглекислого газу, проте традиційні методи проектування та тестування таких матеріалів часто займають багато часу та коштують дорого.
Однак команда дослідників з Аргоннської національної лабораторії Державного департаменту енергетики США, спільно з іншими установами, використовує передові технології для революціонізації цього процесу. За допомогою генеративного штучного інтелекту (AI), машинного навчання та симуляцій, вони мають на меті виявити екологічно безпечні MOF, оптимальні для захоплення вуглецю.
За допомогою методів генеративного AI, дослідники мають можливість швидко створити більше 120 000 нових кандидатів на MOF всього за 30 хвилин. Розрахунки проводяться на потужних суперкомп’ютерах, таких як суперкомп’ютер Polaris в Центрі розчинення Аргонна (ALCF). Потім найобіцяючіші кандидати піддаються часомірних молекулярно-динамічних симуляцій на суперкомп’ютері Delta в Університеті Іллінойсу в Урбана-Шампейн.
Метою цих симуляцій є відсіювання кандидатів на MOF на предмет стабільності, хімічних властивостей та вмісту захоплення вуглецю. За допомогою цього інноваційного підходу команда може виявляти найбільш життєздатні MOF для подальшого розвитку та синтезу. Цей оптимізований процес є значним прогресом порівняно з традиційними експериментальними і обчислювальними методами, які використовувалися раніше.
Крім того, дослідники беруть натхнення з попередньої роботи з молекулярним проектуванням для дослідження нових можливостей щодо аранжування будівельних блоків MOF. Додаючи нові компоненти в алгоритм штучного інтелекту, вони розширюють діапазон можливих складів матеріалів, які можуть бути враховані для захоплення вуглецю.
Хоча дослідження фокусується на MOF, застосування підходів на основі AI виходить далеко за рамки цієї галузі. Успіх цього проекту відкриває можливості для застосування AI в біомолекулярних симуляціях, проектуванні ліків та інших наукових дисциплінах.
Завдяки постійному розвитку технологій штучного інтелекту та доступу до більш потужних обчислювальних ресурсів потенціал для відкриття оптимальних матеріалів для захоплення вуглецю стає яскравішим ніж будь-коли. За допомогою штучного інтелекту вчені можуть відкрити нові можливості для стійких рішень та сприяти чистому та зеленому майбутньому.
Розділ ЧаП:
Питання: Чим зосереджено дослідження?
Відповідь: Дослідження зосереджені на використанні генеративного штучного інтелекту (AI) та машинного навчання для виявлення екологічно безпечних метал-органічних фреймворків (MOF) для захоплення вуглецю.
Питання: Що таке MOF?
Відповідь: MOF – це матеріали, що складаються з метал-іонів або кластерів, з’єднаних органічними лігандами. Вони показують потенціал для вибіркового поглинання вуглекислого газу.
Питання: Чому традиційні методи проектування та тестування MOF не є ідеальними?
Відповідь: Традиційні методи займають багато часу та коштують дорого. Дослідники використовують передові технології для оптимізації процесу.
Питання: Як генеративний AI допомагає у цьому дослідженні?
Відповідь: Генеративні методи штучного інтелекту дозволяють дослідникам швидко створити більше 120 000 нових кандидатів на MOF всього за 30 хвилин.
Питання: Які розрахункові ресурси використовуються у дослідженні?
Відповідь: Для розрахунків та молекулярно-динамічних симуляцій використовуються потужні суперкомп’ютери, такі як суперкомп’ютер Polaris у Центрі розчинення Аргонна та суперкомп’ютер Delta в Університеті Іллінойсу в Урбана-Шампейн.
Питання: Яка мета симуляцій?
Відповідь: Метою є відсіювання кандидатів на MOF з огляду на стабільність, хімічні властивості та здатність до захоплення вуглецю, щоб визначити найжиттєздатніші MOF для подальшого розвитку та синтезу.
Питання: Як дослідження розширює діапазон складів матеріалів для захоплення вуглецю?
Відповідь: Дослідники включають нові компоненти в алгоритм штучного інтелекту, що дозволяє їм досліджувати нові можливості по аранжуванню будівельних блоків MOF.
Питання: Припустимо AI може бути застосований до інших наукових дисциплін?
Відповідь: Так, успіх цього проекту відкриває можливості для використання AI в біомолекулярних симуляціях, проектуванні ліків та інших наукових дисциплінах.
Питання: Які можливі переваги використання AI при розробці матеріалів?
Відповідь: За допомогою штучного інтелекту вчені можуть ефективно виявляти оптимальні матеріали для захоплення вуглецю, що сприяє чистому та зеленому майбутньому.
Визначення:
– Метал-органічні фреймворки (MOF): матеріали, що складаються з металічних іонів або кластерів, з’єднаних органічними лігандами.
– Генеративний штучний інтелект (AI): методи штучного інтелекту, що генерують нові дані або ідеї на основі вивчення патернів існуючих даних.
– Молекулярно-динамічні симуляції: комп’ютерні методи, що досліджують рухи та взаємодії атомів та молекул з плинномі часу.
Запропоновані посилання:
– Аргонська національна лабораторія
– Центр розчинення Аргонна (ALCF)
– Університет Іллінойсу в Урбана-Шампейн
The source of the article is from the blog girabetim.com.br