In questo articolo Indice dei contenuti 2 sezioni
Un aiuto prezioso arriva dall’intelligenza artificiale per rendere più efficiente la trasformazione dell’anidride carbonica in combustibili e sostanze chimiche di interesse industriale. Un gruppo di ricercatori dell’Indian Institute of Science (IISc) ha combinato il machine learning con simulazioni al computer molto sofisticate e ha individuato ben 9.389 reazioni distinte che avvengono sulla superficie di un catalizzatore di rame. Molti di questi passaggi chimici erano sfuggiti del tutto ai modelli convenzionali. Lo studio è stato pubblicato su Nature Communications e potrebbe aiutare a sviluppare catalizzatori più efficaci per ottenere dalla CO2 prodotti utili come il metanolo.
Una delle strade più promettenti per riciclare l’anidride carbonica è l’idrogenazione, un processo in cui un catalizzatore favorisce la reazione tra CO2 e idrogeno per formare composti come appunto il metanolo. Il problema è che sulla superficie del catalizzatore si verifica un numero enorme di singole reazioni. Simularle tutte con la meccanica quantistica richiederebbe una potenza di calcolo gigantesca, così in genere gli scienziati si concentrano su una selezione ristretta di passaggi ritenuti più importanti. Questa semplificazione però rischia di lasciare fuori centinaia di reazioni potenzialmente decisive. “Siamo partiti da una preoccupazione familiare a chiunque si occupi di modellazione dei meccanismi: come si può sapere che la propria rete di reazioni non abbia omesso proprio il passaggio che conta?” spiega il primo autore Anand Mohan Verma, che ha condotto la ricerca come CV Raman Postdoctoral Fellow all’IISc e oggi è professore associato al Motilal Nehru National Institute of Technology Allahabad.
Come il machine learning ha ampliato la rete di reazioni
Per superare questo limite il team ha prima costruito, attraverso simulazioni di meccanica quantistica, un database dettagliato con 152 reazioni chimiche. Su questa base sono stati poi addestrati modelli di apprendimento automatico capaci di stimare in tempi rapidi le barriere energetiche che ulteriori reazioni avrebbero dovuto superare. Con l’aiuto di strumenti computazionali automatizzati i ricercatori hanno esaminato le possibili reazioni tra 105 specie chimiche presenti sul catalizzatore, stabilendo quali trasformazioni potessero avvenire in un unico passaggio. Il risultato è stato un salto da 152 a 9.389 reazioni.
La differenza si è vista subito. Con la rete più piccola il modello indicava erroneamente l’acido formico come prodotto principale al posto del metanolo e prevedeva una conversione di CO2 molto inferiore a quella osservata negli esperimenti. “Solo quando abbiamo ampliato la rete includendo migliaia di reazioni aggiuntive, in precedenza trascurate, le previsioni si sono allineate a quanto vediamo sperimentalmente noi e altri gruppi” racconta l’autore corrispondente Ananth Govind Rajan, professore associato del Dipartimento di Ingegneria Chimica dell’IISc.
Inserendo la rete estesa in un modello sulla velocità dei processi chimici, la quantità prevista di anidride carbonica convertita è aumentata di circa 40 volte rispetto alla versione iniziale. Il nuovo modello ha inoltre indicato correttamente metanolo e monossido di carbonio come prodotti principali, in accordo con i dati sperimentali. La validazione è stata curata da G Valavarasu e Santhosh Kotni presso il Green Research and Development Centre di Hindustan Petroleum Corporation Limited, insieme ad Amol Amrute e ai colleghi dell’Agency for Science, Technology and Research di Singapore. Ai modelli di machine learning ha contribuito anche Ambedkar Dukkipati, professore del Dipartimento di Informatica e Automazione dell’IISc.
Il percorso nascosto dell’idrogeno
Oltre a migliorare le previsioni, la rete così ampia ha fatto emergere un meccanismo inatteso legato all’idrogeno. In diversi passaggi chiave l’idrogeno può essere trasferito ai composti intermedi direttamente come molecola H2 e non soltanto sotto forma di atomi separati. Ulteriori calcoli quantistici hanno confermato che questa via risulta particolarmente favorevole quando il trasferimento riguarda intermedi contenenti ossigeno. Si tratta di una scoperta che mette in discussione un presupposto di lunga data sul ruolo dell’idrogeno nelle reazioni catalitiche.
“L’idea che l’idrogeno possa trasferirsi come molecola intatta, senza prima scindersi in atomi, va contro ciò che a quasi tutti noi è stato insegnato” osserva il coautore Shivam Chaturvedi, dottorando del Dipartimento di Ingegneria Chimica dell’IISc. “È emersa solo perché la rete era abbastanza grande da permetterlo e l’osservazione ha retto quando abbiamo ricalcolato esplicitamente quei passaggi. Questo suggerisce anche che catalizzatori capaci di interagire più fortemente con H2 potrebbero potenziare i percorsi che portano al metanolo.”
Secondo i ricercatori, l’intero approccio, che integra simulazioni quantistiche, apprendimento automatico, identificazione automatica delle reazioni e modelli cinetici, potrebbe rivelarsi utile anche ben oltre l’idrogenazione della CO2. Tra le possibili applicazioni vengono indicate la riduzione dell’anidride carbonica con catalizzatori diversi, la riduzione dell’azoto e la scissione dell’acqua.
Fonte: TecnoAndroid