中國儲能網訊：據外媒報道，Facebook公司日前宣布，已經與美國卡內基梅隆大學化學工程系共同啟動了一個催化劑項目，以利用人工智能技術將量子力學模擬工作加快1,000倍，從而發(fā)現更高效和可擴展方式所需的新型電催化劑，將使電池儲能系統儲存更多可再生能源。
Facebook公司合作開發(fā)的這個項目有可能顯著加快全球向可再生能源轉變，消減與現有電催化劑相關的高成本，Facebook公司科學家Larry Zitnick在10月14日發(fā)布的一篇博客文章中寫道：“這項研究的儲能技術（如電池儲能系統）提供可擴展的替代方案，并在全球范圍內提供清潔和可持續(xù)電力?！?
作為該項目的一部分，Facebook公司和卡內基梅隆大學日前發(fā)布了一個數據集，以作為未來研究的基礎。
從公用事業(yè)公司的預測維護到增強電網安全，人工智能技術已被廣泛用于電力行業(yè)。在這種情況下，它被應用于基礎研究的計算密集型任務。
Zitnick表示，很多儲能開發(fā)和集成商致力于增加鋰離子電池儲能系統的持續(xù)放電時間，而如果持續(xù)放電時間需要長達數天或數周的時間，那么部署電池儲能系統的成本十分高昂，因此需要開發(fā)可以大規(guī)模擴展的儲能解決方案，這樣充分利用風能和太陽能的電力，或者將多余的能源轉化為氫氣等其他燃料，其使用的方法通常效率低下或依賴于稀有而昂貴的電催化劑（如鉑金），這限制了它們實用性。
他在文章指出：“研究的目標是發(fā)現驅動這些化學反應更低成本的催化劑。為了實現這一目標，我們正在開發(fā)一種開發(fā)催化劑的人工智能技術，它將比科學家如今采用的計算量大得多的模擬技術更快地準確預測催化劑原子之間的相互作用?！?
作為該計劃的一部分，Facebook公司發(fā)布了Open Catalyst（OC20）2020數據集，并讓更廣泛的科學人士參與到這項研究中來。
Zitnick寫道：“該數據集是在實現涵蓋更廣泛的新材料和化學方法等方面邁出的重要一步。 發(fā)現有效的催化劑是一個艱巨的過程。研究人員將每年使用標準合成方法嘗試發(fā)現三種或四種可能的催化劑成分，并利用量子力學工具和現代化的計算機實驗室每年進行40,000次模擬?！?
他指出，但是即使是數萬次的模擬也不足以解決問題。
Zitnick寫道：“假設催化劑是由40種已知元素中的三種元素合成的，那么就會有將近10000種元素的組合，但每種組合都必須通過調整元素的比例或配置來進行測試，屆時其可能性將擴大到數十億種。我們的目標是使研究人員每年篩選數十億種可能的催化劑，利用人工智能技術來代替類似密度泛函理論的量子力學模擬工具?！?
Zitnick強調了該項目的協作性質。他寫道，“我們決心使技術社區(qū)能夠在我們的工作和發(fā)展基礎上繼續(xù)努力，以盡快開發(fā)先進的技術。OpenCatalyst項目致力于共享我們未來的人工智能模型、基準和評估指標，以及我們創(chuàng)建的數據集?！?
