多伦多大学AI筛选出高效绿色氢气催化剂

多伦多大学AI筛选出高效绿色氢气催化剂

近日，多伦多大学的研究团队在绿色氢气催化剂研究方面取得了重大突破。他们利用人工智能（AI）技术，成功筛选出一种性能优异的新型催化剂，不仅大幅提升了绿色氢气的生产效率，还为实现全球能源转型和可持续发展目标提供了有力支持。

近年来，AI技术在材料科学领域的应用日益广泛，为新材料的研发带来了革命性的变化。据工信部数据显示，预计到2025年，中国新材料产业将达到10万亿市场规模，复合增长率为13.5%。AI材料科学市场的增长率更是高达36.76%。

AI技术通过强大的数据分析能力和机器学习算法，能够自动筛选并优先测试最具潜力的化合物，极大地简化了材料科学家在数据分析、文献查阅和实验验证等方面的工作负担。例如，美国国家标准与技术研究所（NIST）开发的CAMEO AI算法，能够自主发现潜在的实用新材料，极大地缩短了新材料从理论到实际应用的时间。

多伦多大学的研究团队开发了一种ML辅助计算流程，成功筛选出一种由钌、铬和钛组成的合金，该合金在稳定性和耐用性方面比基准金属好20倍。这项研究发表在《美国化学学会杂志》上，展示了AI在材料科学领域的巨大潜力。

研究团队首先在36,000多种混合金属氧化物上训练了CGCNN-HD神经网络模型，然后使用机器学习模型预测2070种金红石氧化物结构的Pourbaix电化学稳定性，将候选材料范围缩小到16种。最终，通过实验验证，确定了钌铬钛合金（Ru0.6Cr0.2Ti0.2Ox）是一种更具耐久性的候选材料。

绿色氢气被誉为“21世纪的终极能源”，因其具有重量轻、发热值高、清洁低碳、可回收利用等多重特性而备受青睐。质子交换膜电解水具有能量转换率高、产物氢气纯度高等优点，是一种前景广阔的制氢技术。然而，目前的制氢过程仍面临诸多挑战，如需要大量的电力和昂贵的金属催化剂。因此，开发高效稳定的无铱OER电催化剂对于未来大规模制氢至关重要。

国际能源署（IEA）指出，AI像蒸汽机和电力一样，是一种可广泛应用的技术，能深刻改变全球经济和能源系统。AI在材料筛选和优化方面表现出色，能够在海量材料中快速发现潜在高性能材料。尽管AI创新潜力巨大，但全面发挥作用前仍面临挑战，包括数据可用性、技能差距和监管标准框架等问题。政策制定者应支持创新者广泛使用新的数字工具，并帮助投资者应对风险。

多伦多大学研究团队的这一突破性进展，不仅展示了AI技术在材料科学领域的巨大潜力，也为实现全球能源转型和可持续发展目标提供了有力支持。随着AI技术的不断发展和应用，我们有理由相信，未来的清洁能源领域将迎来更多令人振奋的创新和突破。