Japán kutatók mesterséges intelligenciával felülírták a kémia dogmáját

A tohoku-i egyetem kutatócsapata több mint 200 kettős atom katalizátort vizsgált meg, hogy feltárja az oxigénredukciós reakció rejtett mechanizmusait. A Digital Catalysis nevű digitális platform adatait felhasználva a gépi tanulási modell 216 rendszerből 42 potenciális variánst szűrt ki, végül 14 magas aktivitású kettős atom katalizátort azonosított.

A tanulmány legfontosabb megállapítása egy hosszú évtizedek óta érvényes kémiai dogmát cáfol meg. Az eddigi kutatások tévesen az egyatomos katalizátorokról ismert »egycsúcsos vulkán-modell« alapján írták le az ilyen rendszerek aktivitását. Az új kutatás azonban azt bizonyítja, hogy kettős atomrendszereknél az úgynevezett »kettős Sabatier-optima« elv érvényesül.

A folyamat sebességmeghatározó lépése dinamikusan változik, ezért a katalitikus aktivitás két külön, optimális csúcsregióra oszlik fel. Ez a különbség abból adódik, hogy elsősorban egy disszociációs mechanizmus szabályozza a reakciókat, míg az egyatomok általában asszociációs mechanizmust követnek. Az új elv univerzálisan alkalmazható az átmenetifém-, fémészerű és nem fémes atomokat tartalmazó rendszerekre.

A kutatók hosszú távú célja a mesterséges intelligencia alapú megközelítés kiterjesztése összetettebb, többfémes katalizátorrendszerekre. Végső vízióként egy teljesen autonóm digitális keretrendszer felépítése szerepel, amely tanító szoftver-ágenseket és elektrokémiai szimulációkat egyesít. Az optimális szerkezetek gyors szűrésével drasztikusan lecsökkenthető az új anyagok felfedezésének ideje, ami lehetővé teszi a drága platina helyettesítését és a zöld energia felé való gyorsabb átmenetet.