中國儲能網(wǎng)訊：據(jù)外媒報道，F(xiàn)acebook公司日前宣布，已經(jīng)與美國卡內(nèi)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(shù)將量子力學模擬工作加快1,000倍，從而發(fā)現(xiàn)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(tǒng)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(zhuǎn)變，消減與現(xiàn)有電催化劑相關(guān)的高成本，F(xiàn)acebook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(shù)（如電池儲能系統(tǒng)）提供可擴展的替代方案，并在全球范圍內(nèi)提供清潔和可持續(xù)電力?！?
作為該項目的一部分，F(xiàn)acebook公司和卡內(nèi)基梅隆大學日前發(fā)布了一個數(shù)據(jù)集，以作為未來研究的基礎(chǔ)。
從公用事業(yè)公司的預測維護到增強電網(wǎng)安全，人工智能技術(shù)已被廣泛用于電力行業(yè)。在這種情況下，它被應用于基礎(chǔ)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(tǒng)的持續(xù)放電時間，而如果持續(xù)放電時間需要長達數(shù)天或數(shù)周的時間，那么部署電池儲能系統(tǒng)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(zhuǎn)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(xiàn)驅(qū)動這些化學反應更低成本的催化劑。為了實現(xiàn)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(shù)，它將比科學家如今采用的計算量大得多的模擬技術(shù)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，F(xiàn)acebook公司發(fā)布了Open Catalyst（OC20）2020數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集是在實現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)三種或四種可能的催化劑成分，并利用量子力學工具和現(xiàn)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(shù)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(diào)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(shù)十億種。我們的目標是使研究人員每年篩選數(shù)十億種可能的催化劑，利用人工智能技術(shù)來代替類似密度泛函理論的量子力學模擬工具。”
Zitnick強調(diào)了該項目的協(xié)作性質(zhì)。他寫道，“我們決心使技術(shù)社區(qū)能夠在我們的工作和發(fā)展基礎(chǔ)上繼續(xù)努力，以盡快開發(fā)先進的技術(shù)。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(shù)據(jù)集。”
