Исследователи с помощью искусственного интеллекта добились точного создания высокоэффективных катализаторов для производства водорода
Китайские учёные с использованием интерпретируемого искусственного интеллекта раскрыли механизм синергетического катализа бифункциональных групп и разработали сверхвысокоактивный фотокатализатор на основе металл-органических каркасов (MOF), предложив новую парадигму разработки для производства «зелёного» водорода.
Short Summary
Команда профессора Хэ Цзюня из Гуандунского промышленного университета добилась прорыва в области разработки экологически чистых каталитических материалов для производства водорода с использованием объяснимого машинного обучения, успешно создав высокоэффективный новый материал на основе MOF для фотокаталитического расщепления водорода без необходимости использования дополнительных вспомогательных веществ. Результаты исследования были опубликованы в журнале «Журнал Американского химического общества».
Исследование преодолело ограничения традиционного подхода к разработке MOF-катализаторов, основанного на методе проб и ошибок. Команда разработала полный замкнутый цикл разработки — от создания базы данных до анализа механизмов с помощью ИИ, виртуального скрининга и целенаправленного синтеза. Используя модель CatBoost и инструмент анализа SHAP, исследователи впервые на молекулярном уровне разъяснили основные закономерности совместного регулирования катализа аминогруппами и гидроксильными группами, раскрыв микроскопический механизм баланса разделения зарядов через электронный индукционный эффект и эффект общего донорства электронов.
Благодаря точному руководству ИИ, команда отобрала наилучшую комбинацию из более чем 130 000 виртуальных MOF-молекул, получив катализатор с измеренной скоростью фотокаталитического расщепления водорода 73,7 mmol·g-1·h-1, что на 15,8 % выше базового уровня, при этом расхождение между прогнозом и фактическими измерениями составило всего 4,18 %. Данный подход может быть распространён на такие области, как восстановление CO2 и охрана окружающей среды, способствуя созданию точных ключевых материалов для «зелёного» водорода и развитию новой экологически чистой химической промышленности в Китае.
Создание полного замкнутого цикла разработки
Разработан новый путь разработки — от построения базы данных до объяснительного анализа механизмов с помощью ИИ, высокопроизводительного виртуального скрининга и проверки посредством целенаправленного синтеза, который заменяет традиционный метод проб и ошибок
Раскрытие механизма совместного катализа с помощью двух функциональных групп
С помощью объяснимого ИИ впервые на молекулярном уровне выявлены основные закономерности совместного регулирования эффективности катализа аминогруппами и гидроксильными группами посредством электронного индукционного эффекта и эффекта общего донорства электронов
Создание сверхэффективного катализатора
С помощью ИИ из 130 000 виртуальных молекул была отобрана оптимальная комбинация, в результате чего полученный катализатор продемонстрировал измеренную скорость расщепления водорода 73,7 mmol·g-1·h-1 при расхождении прогноза с фактическими данными всего в 4,18 %
Разработка универсального подхода к созданию каталитических материалов
Данный подход к разработке обладает универсальностью и может быть применён в таких областях «зелёного» катализа, как восстановление CO2 и охрана окружающей среды
Text generated using AI
