Los científicos del Laboratorio Nacional Argonne están utilizando técnicas de inteligencia artificial de vanguardia para desarrollar nuevos materiales de estructura organometálica (MOF) para tecnologías de captura de carbono.
En la búsqueda de MOF respetuosos con el medio ambiente, los investigadores están recurriendo a innovaciones como la inteligencia artificial generativa, el aprendizaje automático y la simulación de alto rendimiento.
Estas tecnologías de IA proporcionan nuevas formas de identificar los materiales necesarios para el secuestro de carbono.Es una tecnología vital para mitigar las emisiones de gases de efecto invernadero resultantes de los procesos industriales.
Liberar el potencial de los MOF para la captura de carbono
La captura de carbono sigue siendo un desafío crítico en la lucha contra el cambio climático, mientras continúa la búsqueda de materiales rentables.
Entre los candidatos más prometedores se encuentran las estructuras organometálicas, materiales porosos que se sabe que absorben selectivamente dióxido de carbono. Los MOF incluyen nodos inorgánicos, nodos orgánicos y ligandos orgánicos, lo que proporciona un amplio espacio de diseño para que los investigadores exploren.
Acelerar el descubrimiento de materiales mediante inteligencia artificial
Para acelerar el proceso de descubrimiento, investigadores del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU., junto con colaboradores de diversas instituciones, están utilizando múltiples vías.
Esto incluye inteligencia artificial generativa para sugerir nuevos candidatos a componentes básicos, algoritmos de aprendizaje automático, detección de alto rendimiento y simulaciones basadas en teorías, como la dinámica molecular.
Utilizando IA generativa, el equipo pudo producir rápidamente más de 120.000 nuevos filtros con estructura metálica en 30 minutos, un proceso que anteriormente había estado limitado por laboriosos métodos experimentales y computacionales.
Estos cálculos se realizaron en la supercomputadora Polaris en Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), lo que permitió una velocidad y eficiencia sin precedentes en la exploración del diseño de MOF.
Para evaluar a los candidatos más prometedores, los investigadores utilizaron la supercomputadora Delta de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign (UIUC) para realizar simulaciones de dinámica molecular que requieren mucho tiempo.
Estas simulaciones tienen como objetivo evaluar la estabilidad, las propiedades químicas y la capacidad de secuestro de carbono, allanando el camino para la síntesis de materiales MOF ideales.
La próxima supercomputadora de exaescala Aurora en ALCF promete ampliar el alcance de la exploración MOF, escaneando potencialmente miles de millones de candidatos simultáneamente. Esta potencia informática avanzada abre nuevas fronteras para el descubrimiento y la innovación de materiales.
Cerrando la brecha entre la inteligencia artificial y la química
De manera innovadora, el equipo se inspiró en campos tan diversos como la biofísica, la fisiología y la química física para mejorar el diseño de MOF mediante algoritmos de inteligencia artificial.
Al incorporar conocimientos de conjuntos de datos experimentales anteriores, buscaron crear MOF con capacidades mejoradas de secuestro de carbono.
La integración de IA generativa, detección de alto rendimiento y dinámica molecular en un flujo de trabajo unificado proporciona un enfoque transformador para el descubrimiento de materiales MOF.
Al integrar el aprendizaje en línea y la optimización de la predicción, los investigadores pretenden mejorar continuamente la precisión y eficiencia del diseño MOF basado en IA.
A medida que la comunidad global intensifica sus esfuerzos para combatir el cambio climático, la convergencia de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la simulación brinda oportunidades de innovación sin precedentes.
Con el potencial de MOF transformadores en el horizonte, los investigadores están preparados para dar grandes pasos para abordar los desafíos apremiantes de la captura de carbono y la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero.
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