En otro ejemplo de utilidad real de la inteligencia artificial (IA), investigadores de la Universidad de Toronto (UoT) han identificado un catalizador que funciona mejor para la producción de hidrógeno ecológico utilizando la IA, lo que les ha ahorrado años de experimentación.
Dirigido por el estudiante de doctorado Jehad Abed, el equipo desarrolló un programa de IA y lo entrenó con más de 36.000 combinaciones de óxidos metálicos.
Su objetivo era identificar una aleación que sirviera como catalizador eficaz en la producción de hidrógeno, y la IA realizó simulaciones con estas combinaciones para determinar cuál sería la más eficaz, estable y duradera a lo largo del proceso de producción.
La IA podía sugerir cualquiera de los miles de millones de combinaciones de óxidos metálicos, mientras que los investigadores podrían haber tardado años en encontrar una aleación que cumpliera las condiciones deseadas, pero, como señaló Abed, la IA llegó a una candidata sólida en cuestión de días.
Al final, el programa identificó una aleación formada por proporciones específicas de rutenio, cromo y titanio, que resultó ser 20 veces más estable y duradera que el metal de referencia del equipo.
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Resultados de la IA
Según el comunicado, aunque se pueden utilizar fuentes de energía renovables para suministrar electricidad, se necesita mucha, junto con metales caros, para producir hidrógeno, por lo que introducir un catalizador en la mezcla puede hacer que el proceso sea más eficiente y rentable.
Una vez que la IA identificó la aleación catalizadora ideal, los investigadores utilizaron rayos X ultrabrillantes para evaluar su rendimiento a lo largo de una reacción.
Experimentaron en el Canadian Light Source, un centro de investigación de la Universidad de Saskatchewan equipado con un sincrotrón «miles de millones de veces más brillante que el sol».
Esto les permitió observar «cómo la disposición atómica del catalizador identificado por IA cambiaba y respondía a la cantidad de electricidad que le inyectaban», y concluir que era una buena opción para la producción de hidrógeno verde.
El siguiente paso es probar la aleación en condiciones reales y ver si funciona, lo que podría hacer del hidrógeno verde una opción más factible como combustible limpio.
El programa de los investigadores de la UoT sigue a la innovación de DeepMind del año pasado, en la que su herramienta de inteligencia artificial GNoME ayudó a descubrir 2,2 millones de nuevos cristales que podrían utilizarse en superconductores de última generación y baterías de vehículos eléctricos.
