Toronto Üniversitesi’ndeki bilim adamları, sürdürülebilir enerji alanındaki keşifleri hızlandırmak için en son bilgi işlem teknolojisini kullanıyor. Saskatchewan Üniversitesi’ndeki Kanada Işık Kaynağı ile birlikte çalışarak, yakıt olarak hidrojen üretmenin daha iyi bir yolunu gösteren, yapay zeka tarafından oluşturulan yeni bir yöntemi test ettiler.
Yeşil hidrojen, yenilenebilir kaynaklardan elde edilen elektriğin sudan geçirilmesiyle elde ediliyor. Bu işlem suyu oksijen ve hidrojen gazlarına ayırır. Ancak bu yöntem şu anda çok fazla elektrik tüketiyor ve gerekli metaller hem nadir hem de pahalı.
Araştırmacılar, hidrojen üretimini daha verimli ve daha ucuz hale getirebilecek, alaşım adı verilen ideal metal karışımını arıyorlar. Geleneksel olarak bilim insanları farklı kombinasyonları laboratuvarda test eder, ancak pek çok olasılık olduğundan bu yöntem çok uzun sürer.
Araştırmacılar @eceuoft @UofT @CarnegieMellon yeni bir katalizör için yapay zeka tarafından oluşturulan bir “reçetenin” hidrojen yakıtı üretmenin daha verimli bir yolunu sunduğunu doğrulamak için CLS’yi kullandı. https://t.co/1hCxvcQ23E #AI #kataliz #çevre pic.twitter.com/tE4DrPKPtq
— SourceLumièreCanadienne (@SourceLumièreCanadienne) 28 Ağustos 2024
Bu proje sırasında Toronto Üniversitesi’nde doktora öğrencisi olan Jehad Abed, milyarlarca olmasa da milyonlarca olası metal kombinasyonunun bulunduğunu ve bunlardan birinin anahtar olabileceğini açıkladı. Aramayı hızlandırmak için Abed ve ekibi, seçenekleri çok daha hızlı daraltan bir bilgisayar programı oluşturdu.
Araştırmaları Journal of the American Chemical Society’de yayınlandı. Abed, Profesör Edward Sargent’ın gözetiminde çalıştı ve Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki bilim adamlarıyla işbirliği yaptı.
Hidrojen yakıtı için en iyi katalizörü belirlemek için yapay zekayı kullanma
Ekip, 36.000’den fazla farklı metal oksit kombinasyonunu analiz eden bir yapay zeka programı geliştirdi. Bu program, hidrojen üretimi için katalizör olarak hangi kombinasyonun en iyi şekilde çalışabileceğini belirlemek amacıyla sanal testler gerçekleştirdi. Yapay zeka en iyi adayı belirledikten sonra Abed, programın tahmininin doğru olup olmadığını görmek için bunu laboratuvarda test etti.
Katalizörü daha detaylı incelemek için ekip, Kanada Işık Kaynağından (CLS) gelen çok parlak X-ışınlarını kullandı. Bu X-ışınları, elektrik uygulandığında reaksiyon sırasında malzemenin atom yapısının nasıl değiştiğini gözlemlemelerine olanak sağladı. Araştırmacılar bulgularını desteklemek için Chicago’daki Advanced Photon Source’ta da benzer araçlar kullandılar.
Abed’e göre, rutenyum, krom ve titanyumun belirli miktarlardaki karışımından yapılan alaşımın en iyi seçenek olduğu kanıtlandı. Bilgisayarın önerdiği alaşımın, referans olarak kullanılan metale göre stabilite ve dayanıklılık açısından 20 kat daha iyi performans gösterdiğini kaydetti. Hem dayanıklı hem de etkili olduğu kanıtlanmıştır.
Abed ve ekibi tarafından geliştirilen yapay zeka programı büyük bir potansiyel gösterse de alaşımın gerçek dünya koşullarında düzgün çalışabildiğinden emin olmak için hâlâ kapsamlı testlere ihtiyaç var.
