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Facebook和CMU Open Catalyst项目将AI应用到可再生能源存储中

Facebook AI和卡内基梅隆大学(CMU)化学工程系昨天宣布了开放催化剂项目。该合资企业旨在使用AI来加速发现新的电催化剂,从而更有效,可扩展地存储和使用可再生能源。

为了帮助应对气候变化,许多人口越来越依赖可再生能源,例如风能和太阳能,它们产生断续的电力。当产量超过消耗量时,需要存储来自间歇性电源的电能,当产量低于消耗量时,必须将其返回到电网。例如在加利福尼亚州,太阳能发电量在午后的阳光下达到峰值,而需求持续到晚上。

将多余的太阳能和风能转换为其他燃料是一种流行的可再生能源存储解决方案,但它依靠昂贵的电催化剂(例如铂)来驱动化学反应。为了被广泛采用并扩展到国家规模的电网,必须找到成本更低的催化剂。

尽管研究人员可以通过量子力学模拟(例如密度泛函理论(DFT)计算)来测试和评估新的催化剂结构,但这种模拟的高计算成本限制了可以测试的结构数量。希望使用AI可以找到更快更准确地预测原子相互作用的方法。

Open Catalyst项目的首次亮相还看到了用于训练ML模型的Open Catalyst数据集的发布。该数据集提供了120万个分子弛豫,其结果来自超过2.5亿次DFT计算。还提供了基准模型和代码,以便更广泛的科学界参与。Facebook AI和CMU认为,该项目可使实验室在短短几秒钟内执行数天的传统筛选和计算。

在打开的催化剂项目和相应的数据集上可以找到GitHub上。