尋找捕獲二氧化碳的新材料是加速碳捕獲和直接空氣捕獲行業(yè)的關(guān)鍵部分。為了加快發(fā)現(xiàn)新的碳捕獲吸收劑的速度，伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校、阿貢國家實(shí)驗(yàn)室和其他幾家機(jī)構(gòu)的研究人員正在合作利用生成式人工智能的力量。
生成式人工智能使用深度學(xué)習(xí)模型，可以獲取原始數(shù)據(jù)，并在提示時(shí)“學(xué)習(xí)”生成統(tǒng)計(jì)上可能的輸出。研究結(jié)果發(fā)表在一篇論文中:基于分子擴(kuò)散模型的生成式人工智能框架，用于設(shè)計(jì)用于碳捕獲的金屬有機(jī)框架。
“捕獲碳的試驗(yàn)太慢了。”UIC土木、材料和環(huán)境工程教授、阿貢國家實(shí)驗(yàn)室制造科學(xué)與工程主任桑塔努·喬杜里(Santanu Chaudhuri)解釋說:“你有數(shù)十億種可能性，然后你必須縮小到具有良好碳吸收能力的候選物……通過這個(gè)項(xiàng)目，我們已經(jīng)邁出了重要的第一步，通過使用生成人工智能來縮小差距?！?/span>
研究小組創(chuàng)建的人工智能模型探索了化學(xué)排列的廣闊空間，這些化學(xué)排列可用于制造捕獲二氧化碳的金屬有機(jī)框架等材料。在該模型探索了數(shù)十億種可能性之后，它組裝了12萬個(gè)潛在結(jié)構(gòu)。
然后，該團(tuán)隊(duì)的任務(wù)是進(jìn)行額外的測試，以去除那些具有不可能的物理或化學(xué)特征的材料，或者那些制造起來太困難或太昂貴的材料。他們必須使用計(jì)算機(jī)模型來預(yù)測每種結(jié)構(gòu)的碳捕獲能力。然后，他們對(duì)最佳的364個(gè)候選分子進(jìn)行了深入的3D分子動(dòng)力學(xué)模擬，以了解其結(jié)構(gòu)質(zhì)量。
最后，研究人員選擇了六個(gè)表現(xiàn)最好的結(jié)構(gòu)。它們可以在實(shí)驗(yàn)室中合成并接受現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)驗(yàn)，而計(jì)算測試的數(shù)據(jù)可以反饋到人工智能模型中，以產(chǎn)生下一代更高質(zhì)量的候選產(chǎn)品。
根據(jù)該論文，整個(gè)框架，從人工智能模型到3D模擬，可以在12小時(shí)內(nèi)使用現(xiàn)代超級(jí)計(jì)算機(jī)完成。
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