Un catalizzatore più economico per produrre energia dall’idrogeno
Grazie alla combinazione unica di scalabilità, stoccaggio a lungo termine e portabilità, l’idrogeno è una fonte di energia rinnovabile promettente. Ma per trasformare questa promessa in progressi effettivi serve innanzitutto la capacità di produrre idrogeno dall’acqua ed energia dall’idrogeno, e in secondo luogo che il processo sia conveniente dal punto di vista economico. Per questo motivo è stato avviato il progetto HighHydrogenML(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE. «Il nostro obiettivo è trovare materiali economici e non dannosi che possano fungere da catalizzatori per due delle principali reazioni coinvolte nella produzione di idrogeno e nella generazione di energia, ossia l’evoluzione dell’idrogeno e la riduzione dell’ossigeno», spiega Valentin Vassilev-Galindo(si apre in una nuova finestra), borsista post-dottorato delle azioni Marie Skłodowska-Curie(si apre in una nuova finestra) e co-coordinatore del progetto presso l’Istituto dei materiali IMDEA(si apre in una nuova finestra).
Alla scoperta di nuovi potenziali catalizzatori
Come spiega Vassilev-Galindo, la reazione di evoluzione dell’idrogeno (EI) e la reazione di riduzione dell’ossigeno (RO) sono generalmente catalizzate attraverso materiali a base di platino (Pt). «Il problema di questi materiali è che tendono a essere piuttosto costosi», spiega. «Come alternativa, abbiamo combinato la chimica computazionale e l’intelligenza artificiale per proporre nuovi catalizzatori più economici sia per l’EI che per la RO.» Nello specifico, l’équipe di ricercatori ha svolto calcoli della teoria funzionale della densità (TFD) per ottenere un set di dati sulle energie di adsorbimento degli adsorbati coinvolti nelle reazioni di EI e RO per diversi materiali. La TFD è un metodo computazionale impiegato nella chimica quantistica per studiare la struttura elettronica dei sistemi a molti corpi, come atomi, molecole e solidi. L’adsorbimento, invece, è il processo mediante il quale molecole, atomi o ioni aderiscono alla superficie di un materiale, e si differenzia dell’assorbimento, in cui penetrano nella massa del materiale. Questo set di dati è servito per addestrare modelli di apprendimento automatico, così da prevedere le energie di adsorbimento con la precisione della TFD a una frazione del costo computazionale. Successivamente, i modelli sono stati impiegati per esaminare un elenco di materiali sconosciuti e selezionare quelli che presentavano energie di adsorbimento simili al Pt. «Queste previsioni ci hanno permesso di trovare nuovi potenziali catalizzatori che sono stati sintetizzati e collaudati dai colleghi della fase sperimentale. Il migliore ha raggiunto il 71 % dell’efficienza del Pt per la reazione di evoluzione dell’idrogeno», aggiunge Vassilev-Galindo.
Usare l’IA per scoprire nuovi materiali
Il progetto ha inoltre sviluppato una strategia di intelligenza artificiale spiegabile (IAS) per scoprire nuovi materiali che potrebbero fungere da catalizzatori per le reazioni di EI e RO. «Finora tutti i metodi basati sull’intelligenza artificiale si sono concentrati solo sulla ricerca di materiali con le proprietà desiderate», osserva Vassilev-Galindo. «Ora, con la strategia di IAS da noi proposta, potremmo anche capire cosa rende un determinato materiale migliore di altri e scoprire le proprietà chimico-fisiche dei materiali a un livello di dettaglio mai raggiunto prima.»
Trasformare in realtà l’energia dell’idrogeno
Il lavoro svolto nell’ambito del progetto è un passo importante verso la diffusione dell’energia a idrogeno. «HighHydrogenML è un pezzo di un grande puzzle che, alla fine, fornirà energia sostenibile attraverso un’economia dell’idrogeno efficiente e conveniente», conclude Vassilev-Galindo. In futuro, Vassilev-Galindo intende continuare a sviluppare e ad applicare l’approccio basato sull’IA spiegabile per affrontare le sfide della chimica computazionale, oltre che per acquisire nuove conoscenze sulla chimica e sulla fisica delle molecole e dei materiali. La sua speranza è che questo lavoro porti a conoscenze e scoperte che abbiano un impatto positivo sull’industria, sulla salute, sull’ambiente e sulla società in generale.
