Российские ученые применили машинное обучение для оптимизации параметров катализаторов, используемых в производстве чистого водорода. Исследование проводилось в рамках работы Центра компетенций НТИ «Водород как основа низкоуглеродной экономики» на базе Института катализа СО РАН в Новосибирске. Об этом сообщили в пресс-службе Центра.
Учёные разработали математическую модель с использованием искусственного интеллекта, предназначенную для прогноза активности материалов в реакции фотокаталитического выделения водорода. Модель учитывает условия синтеза, фазовый состав, площадь поверхности и каталитическую активность образцов. Также, для улучшения процесса выделения водорода, ученые использовали графитоподобный нитрит углерода, который добавлялся в реакцию.
«Модель помогает сократить время на этапе синтеза, предлагая наиболее оптимальные параметры для достижения максимального выхода водорода. Алгоритмы машинного обучения предсказывают, какие условия синтеза дадут лучшие результаты, минимизируя количество экспериментов и сокращая время на поиски эффективных методик», — пояснила Вероника Юрова, научный сотрудник НОЦ инфохимии Университета ИТМО.
С помощью этой технологии ученые создали базу данных на основе проведенных экспериментов, а также веб-интерфейс, доступный для общего пользования. Этот интерфейс можно расширять, добавляя новые данные, что позволит поддерживать актуальность базы и совершенствовать модель. Исследование было поддержано грантами Российского научного фонда (РНФ).
