AI+催化劑篩選，中國(guó)電化學(xué)研究迎來(lái)全新時(shí)代！

02/19 11:00 作者：DC-Energies

977

加入交流群

掃碼加入
獲取工程師必備禮包
參與熱點(diǎn)資訊討論

國(guó)產(chǎn)開源大模型DeepSeek強(qiáng)勢(shì)出圈，憑借出色的算力和推理能力、低成本優(yōu)勢(shì)得到全球用戶喜愛，國(guó)內(nèi)各大企業(yè)紛紛跟進(jìn)部署應(yīng)用，新一輪AI狂潮席卷中國(guó)。

科技是第一生產(chǎn)力，“AI + ”賦能之下，人類文明進(jìn)入新的發(fā)展階段。在生物學(xué)領(lǐng)域，科學(xué)家用 AI 技術(shù)進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，創(chuàng)造全新蛋白質(zhì)。在醫(yī)藥領(lǐng)域，AI技術(shù)能將藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究時(shí)間縮短近40%。在AI技術(shù)賦能下，很多行業(yè)爆發(fā)驚人能力。2024年的諾貝爾獎(jiǎng)將AI技術(shù)推到了科學(xué)舞臺(tái)的中央。

當(dāng)AI與電化學(xué)催化劑篩選研究融合在一起，會(huì)產(chǎn)生什么樣的火花？一起了解下。

1、AI縮短催化劑研究篩選時(shí)間

在綠氫技術(shù)研發(fā)中，Ru 基 OER 催化劑是一種很有前途的 Ir 替代品。然而，OER 過(guò)程中 Ru 原子的過(guò)度氧化會(huì)導(dǎo)致可溶性 Ru^＞4+?物質(zhì)的形成，顯著縮短催化劑的壽命。若按照傳統(tǒng)路徑進(jìn)行研究，經(jīng)年下來(lái)，青絲早已熬成白頭！

有了AI技術(shù)，時(shí)間可以大大縮短。國(guó)外有科學(xué)家應(yīng)用AI技術(shù)快速分析預(yù)測(cè)2000種金紅石氧化物結(jié)構(gòu)的 Pourbaix 電化學(xué)穩(wěn)定性（ΔGpbx），從而將催化劑候選材料研究縮小到16個(gè)。大大提升了研究進(jìn)度。

在HER研究領(lǐng)域，AI也是大放異彩?；诟哽匮趸?(HEOs)的豐富的活性位點(diǎn)、可調(diào)節(jié)的比表面積、穩(wěn)定的晶體結(jié)構(gòu)、獨(dú)特的幾何相容性和電子結(jié)構(gòu)等特性，有科學(xué)家提出了一種用于發(fā)現(xiàn)高熵尖晶石氧化物 (HESOs) 的主動(dòng)學(xué)習(xí)框架，展示了其在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有限情況，用AI技術(shù)識(shí)別1.4萬(wàn)個(gè)高熵氧化物。

2、AI催化劑篩選應(yīng)用“3步走”

隨著科技的發(fā)展，數(shù)據(jù)越來(lái)越龐大，綜合交叉越來(lái)越多，科研需要卓越的數(shù)據(jù)擬合與處理能力，AI順應(yīng)了生產(chǎn)力發(fā)展的要求。

AI技術(shù)需遵循3個(gè)流程：數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練、模型應(yīng)用。涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)、催化結(jié)構(gòu)特征選擇與提取、評(píng)價(jià)反饋與驗(yàn)證優(yōu)化等內(nèi)容。

其實(shí)，近現(xiàn)代科技發(fā)展規(guī)律也是“三步走”：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)積累、構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，推導(dǎo)預(yù)測(cè)原理。AI技術(shù)的“3步走”邏輯，非常符合科學(xué)發(fā)展規(guī)律。

2024年11月，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)李微雪教授團(tuán)隊(duì)通過(guò)先進(jìn)的人工智能（AI）算法，揭示了金屬-載體相互作用的本質(zhì)。該團(tuán)隊(duì)收集了25種金屬和27種氧化物的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用一種可解釋性AI算法，從材料的基本性質(zhì)出發(fā)，將材料已知的物理化學(xué)參數(shù)迭代地通過(guò)數(shù)學(xué)組合，構(gòu)建一個(gè)由300億個(gè)表達(dá)式組成的候選空間，基于壓縮感知原理，從300億個(gè)表達(dá)式中得到一個(gè)能再現(xiàn)所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的方程。成功建立了“金屬-載體相互作用”與材料性質(zhì)之間的本征控制方程。這項(xiàng)研究工作展示了可解釋性AI算法的巨大潛力。

3、DSR助力催化劑篩選實(shí)驗(yàn)落地

AI技術(shù)賦能催化劑篩選研究，讓技術(shù)理論探索的過(guò)程不再曲折，儀器實(shí)驗(yàn)讓理論落地生根。

DSR旋轉(zhuǎn)圓盤圓環(huán)電極作為一款精良好用的電化學(xué)儀器，具有“數(shù)字型、一體化、‘狠’穩(wěn)定”的特點(diǎn)，適用于：氫燃料電池催化劑研究及評(píng)價(jià)、鋰空氣電池研究、電化學(xué)動(dòng)力學(xué)研究、ORR/OER/HER/CO2RR研究、緩蝕劑評(píng)價(jià)及研究、金屬材料腐蝕電位研究等。