L’intelligenza artificiale aiuta i ricercatori a riciclare i rifiuti di carbonio

I ricercatori dell’Università di Toronto Engineering e della Carnegie Mellon University stanno usando l’intelligenza artificiale (AI) per accelerare i progressi nella trasformazione dei rifiuti di carbonio in un prodotto di valore commerciale con efficienza record. Hanno sfruttato l’intelligenza artificiale per accelerare la ricerca del materiale chiave in un nuovo catalizzatore che converte l’anidride carbonica (CO2) in etilene, un precursore chimico in una vasta gamma di prodotti, dalla plastica al detersivo per piatti.

L’elettrocatalizzatore risultante è il più efficiente della sua categoria. Se utilizzato con energia eolica o solare, il sistema fornisce anche un modo efficiente per immagazzinare elettricità da queste fonti rinnovabili ma intermittenti. “L’uso di elettricità pulita per convertire la CO2 in etilene, che ha un mercato globale di $60 miliardi, può migliorare l’economia della cattura e dello stoccaggio di energia pulita”, afferma il professor Ted Sargent, uno degli autori senior in un nuovo articolo pubblicato su Nature.

L’intelligenza artificiale ed il riciclo del carbonio

Sargent e il suo team hanno già sviluppato una serie di catalizzatori leader a livello mondiale per ridurre il costo energetico della reazione che converte la CO2 in etilene e altre molecole a base di carbonio. Ma anche altri migliori potrebbero essere là fuori, e, con milioni di potenziali combinazioni di materiali tra cui scegliere, testarli tutti richiederebbe inaccettabilmente tempo.

Il team ha dimostrato che l’apprendimento automatico può accelerare la ricerca. Utilizzando modelli di computer e dati teorici, gli algoritmi possono lanciare le peggiori opzioni e indicare la strada verso candidati più promettenti. Il professor Zachary Ulissi della Carnegie Mellon University è stato uno dei ricercatori che ha preso parte al progetto. Il suo gruppo è specializzato nella modellazione al computer di nanomateriali.

“Con altre reazioni chimiche, disponiamo di set di dati di grandi dimensioni e consolidati che elencano i potenziali materiali del catalizzatore e le loro proprietà”, afferma Ulissi. “Con la conversione da CO2 a etilene, non ce l’abbiamo, quindi non possiamo usare la forza bruta per modellare tutto. Il nostro gruppo ha trascorso molto tempo a pensare a modi creativi per trovare i materiali più interessanti, e grazie all’intelligenza artificiale ciò può essere semplificato notevolmente.”