Em face das preocupações ambientais urgentes e da necessidade urgente de abordar os desafios climáticos, a mudança para a energia renovável assumiu o centro do palco. No entanto, a natureza imprevisível do vento, solar e outras fontes renováveis apresenta um obstáculo significativo para manter um fornecimento de energia confiável, impedindo assim a transição.
Uma equipe colaborativa de cientistas interdisciplinares está trabalhando ativamente em direção a uma solução viável, alavancando o potencial da inteligência artificial e do plasma de micro-ondas. Sua abordagem integra expertise dos campos da química, ciência dos materiais e engenharia, oferecendo um caminho promissor para o futuro.
O projeto “Multidisciplinary High-Performance Computing and Artificial Intelligence Enabled Catalyst Design for Micro-Plasma Technologies in Clean Energy Transition” recebeu uma bolsa de US$ 1 milhão da National Science Foundation. Esta iniciativa utilizará aprendizado de máquina para descoberta de catalisadores e desenvolverá métodos avançados de caracterização para estudar reações químicas em condições extremas, como plasma.
O objetivo principal é aumentar a eficiência do catalisador na geração de hidrogênio, captura de carbono e armazenamento de energia.
A equipe da University of Houston é composta por estimados membros do corpo docente, incluindo Jiefu Chen, professor associado de engenharia elétrica e de computação, Lars Grabow, professor de engenharia química e biomolecular, Xiaonan Shan, professor associado de engenharia elétrica e de computação, e Xuquing Wu, professor associado de tecnologia da ciência da informação. Eles estão trabalhando em parceria com Su Yan, professor associado de engenharia elétrica e ciência da computação na Howard University.
“Ao aumentar a eficiência das reações catalíticas em áreas-chave como geração de hidrogênio, captura de carbono e armazenamento de energia, esta pesquisa contribui diretamente para esses desafios globais”, disse Jiefu Chen, o principal investigador do projeto. “Este esforço interdisciplinar garante soluções abrangentes e inovadoras para problemas complexos.”
Encontrar novos materiais para processos catalíticos é uma tarefa complexa e demorada que requer expertise em robótica, IA, ciência de materiais, síntese, testes e modelagem. Os pesquisadores estão trabalhando para estabelecer uma instalação de síntese e teste robóticos enquanto simultaneamente desenvolvem um modelo de IA para aprendizado não supervisionado.
Ao automatizar testes experimentais e verificações com instalações robóticas, o processo de design do catalisador se tornará significativamente mais eficiente, integrando teoria e experimentos por meio de técnicas avançadas de aprendizado de máquina não supervisionadas, conforme destacado por Shan e Wu.
O projeto tem quatro grandes linhas de pesquisa:
- Descoberta de catalisadores impulsionada por aprendizado de máquina para reações químicas assistidas por plasma: a equipe usará um modelo de rede neural gráfica treinado no conjunto de dados do Open Catalyst Project para descobrir materiais promissores para reações catalíticas assistidas por plasma.
- Simulação multiescala e multifísica de micro-ondas-plasma: Novos métodos serão desenvolvidos para modelar e simular interações complexas envolvendo eletromagnetismo, física de plasma e termodinâmica em várias escalas, incluindo estudos de aquecimento de micro-plasma com diferentes catalisadores para entender melhor os fenômenos de aquecimento assistido por micro-ondas-plasma.
- Design, síntese e caracterização do material de suporte do catalisador e arquitetura: Os pesquisadores otimizarão os suportes do catalisador para reações eficientes assistidas por micro-ondas, como pirólise e reforma a vapor, e para melhorar a conversão de metano controlando a eficiência do microplasma. O objetivo é facilitar a geração de microplasma e melhorar a eficiência da conversão de energia.
- Demonstração em escala de bancada de reações eficientes usando o sistema de catalisador de microplasma: Os pesquisadores estabelecerão um reator em escala de bancada para demonstrar melhor a eficiência do sistema de suporte de catalisador projetado e otimizado.
Estabelecer um programa multidisciplinar de pesquisa e educação abrangendo aprendizado de máquina, catálise computacional, eletromagnetismo aplicado e síntese de materiais e caracterização avançada é crucial. Este programa desempenhará um papel fundamental na educação e treinamento da próxima geração de força de trabalho STEM.
“Este projeto ajudará a criar uma força de trabalho qualificada e bem informada, capaz de enfrentar desafios críticos na transição para a energia limpa”, Disse Grabow. “Além disso, este projeto interdisciplinar será transformador, pois promoverá insights e conhecimento que levarão a um impacto econômico tangível em um futuro não muito distante.”
Ele expressou a prontidão da equipe em colaborar com a indústria em projetos relacionados e em buscar maior desenvolvimento durante e após o projeto.
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