Доцент Северо-Китайского электроэнергетического университета Ян Вэйцзе: ИИ рисует панорамную навигацию по материалам для твердофазного хранения водорода | Интервью с экспертом

Доцент Северо-Китайского электроэнергетического университета Ян Вэйцзе опубликовал в журнале ENGINEERING Chemical Engineering обзорную статью «Toward intelligent design of solid-state hydrogen storage: trends, challenges, and machine learning insights». В работе с опорой на собственную платформу Digital Hydrogen-S построена глобальная «карта материалов», систематизированы тенденции развития и узкие места различных материалов для твердофазного хранения водорода, а также обсуждена роль больших данных и машинного обучения в прогнозировании свойств, отборе материалов и обратном дизайне.

Твердофазное хранение водорода основано на обратимом взаимодействии материала с водородом и даёт такие преимущества, как повышенная безопасность, высокая объёмная плотность хранения и относительно низкое рабочее давление. Однако его широкому применению мешает невозможность одновременно обеспечить высокую ёмкость, подходящую рабочую температуру, низкую стоимость и длительный срок службы. Ян Вэйцзе, выпускник и преподаватель Северо-Китайского электроэнергетического университета, ранее занимался контролем загрязнений от сжигания угля, а после открытия в 2022 году первой в Китае специальности «Водородная энергетика и инженерия» перешёл к твердофазному хранению водорода и моделям, управляемым данными. Он развивает базу Digital Hydrogen-S, платформы FIND и Cat-MH и, в частности, описал эффект «прорыва плотины» при дегидрировании магний-содержащих материалов. В интервью также затронуты критерии качества работ на стыке ИИ и материаловедения: прослеживаемость данных, независимая проверка, сравнение с простыми методами и соответствие выводов доказательствам.

Обзор должен помочь исследователям выбирать перспективные направления, соединяя анализ данных, понимание механизмов и экспериментальную проверку. Автор подчёркивает, что показатели самого материала и показатели всей установки, включая контейнер и теплообменник, относятся к разным уровням, поэтому результаты на уровне материала требуют дальнейшей проверки на уровне оборудования и системы. Для подготовки кадров в области водородной энергетики важно умение самостоятельно ставить реальные задачи, оценивать достаточность доказательств и границы применимости результатов ИИ. Ожидается, что работа будет способствовать диалогу между экспериментаторами, специалистами по вычислениям и алгоритмам и инженерами, ускоряя интеллектуальный дизайн материалов для безопасного и эффективного хранения водорода.