Un investigador utiliza la inteligencia artificial para desarrollar un nuevo método de mejora de los convertidores electrocatalíticos
Un programa informático puede optimizar simultáneamente varias propiedades de un catalizador
Las aleaciones de alta entropía (HEA) son un tipo de material prometedor para la electrocatálisis. La electrocatálisis es un proceso en el que determinados materiales ayudan a acelerar las reacciones químicas que tienen lugar en baterías o pilas de combustible. A diferencia de los catalizadores metálicos convencionales, estos materiales están formados por una mezcla de muchos elementos. Como resultado, tienen una estructura muy compleja y, por tanto, podrían tener mejores propiedades catalíticas en electrolizadores y pilas de combustible. Sin embargo, a los investigadores les resulta difícil encontrar la mejor mezcla de elementos para una aplicación concreta.
"Los trabajos anteriores se han centrado principalmente en mejorar la actividad catalítica", afirma el Prof. Dr. Johannes Margraf, Catedrático de Química Física V: Teoría y Aprendizaje Automático de la Universidad de Bayreuth. "Sin embargo, hemos desarrollado un algoritmo que puede utilizar simulaciones e inteligencia artificial para mejorar simultáneamente varias propiedades del catalizador, como la actividad, el coste y la estabilidad". Esto permitió a los investigadores de Bayreuth y del Instituto Fritz Haber de Berlín predecir muchos HEA nuevos que ofrecen diversas compensaciones entre estas propiedades.
"Probamos el algoritmo específicamente para la reducción de oxígeno en pilas de combustible, donde normalmente se utiliza el costoso platino como catalizador. Encontramos catalizadores que son tan activos como el platino pero cuestan mucho menos: sólo un 10% en comparación con éste", explica Margraf. "También pudimos identificar catalizadores que son dos veces y media más activos que el platino, pero con un coste similar".
Las predicciones teóricas del investigador de Bayreuth deben confirmarse ahora mediante experimentos prácticos.
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Wenbin Xu, Elias Diesen, Tianwei He, Karsten Reuter, Johannes T. Margraf; "Discovering High Entropy Alloy Electrocatalysts in Vast Composition Spaces with Multiobjective Optimization"; Journal of the American Chemical Society, 2024-3-11
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