Kostengünstigerer Katalysator zur Energiegewinnung aus Wasserstoff
Dank seiner einzigartigen Kombination aus Skalierbarkeit, Langzeitspeicherung und Portabilität hat sich Wasserstoff als vielversprechende Quelle erneuerbarer Energie etabliert. Um dieses Versprechen in Fortschritte umzusetzen, müssen wir zunächst nicht nur Wasserstoff aus Wasser und Energie aus Wasserstoff gewinnen können, sondern dies auch auf kosteneffektive Weise in die Realität umsetzen. Daran arbeitet das EU-finanzierte Projekt HighHydrogenML(öffnet in neuem Fenster). „Unser Ziel ist es, billige, nicht seltene Materialien zu finden, die als Katalysatoren für zwei der Hauptreaktionen bei der Wasserstoff- und Energieerzeugung dienen können, und zwar bei der Wasserstoffentstehungs- und Sauerstoffreduktionsreaktion“, erklärt Valentin Vassilev-Galindo(öffnet in neuem Fenster), der im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen(öffnet in neuem Fenster) tätige Postdoktorand, der das Projekt am IMDEA Materials Institute(öffnet in neuem Fenster) mitleitet.
Entdeckung neuer potenzieller Katalysatoren
Vassilev-Galindo zufolge werden die Wasserstoffentstehungsreaktion und die Sauerstoffreduktionsreaktion typischerweise unter Einsatz von platinbasierten Materialien (Pt) katalysiert. „Das Problem mit diesen Materialien ist, dass sie meist recht teuer sind“, erläutert er. „Als Alternative haben wir Computerchemie und künstliche Intelligenz kombiniert, um neue, kostengünstigere Katalysatoren sowohl für die Wasserstoffentstehungsreaktion als auch für die Sauerstoffreduktionsreaktion vorzuschlagen.“ Im Einzelnen führten die Forschenden Berechnungen gemäß Dichtefunktionaltheorie durch, um einen Datensatz von Adsorptionsenergien der an der Wasserstoffentstehungsreaktion und der Sauerstoffreduktionsreaktion beteiligten Adsorbate für etliche Materialien zu erhalten. Die Dichtefunktionaltheorie ist ein in der Quantenchemie angewandtes Rechenverfahren, mit dem die elektronische Struktur von Vielteilchensystemen wie etwa Atomen, Molekülen und Festkörpern untersucht wird. Adsorption ist der Prozess, bei dem Moleküle, Atome oder Ionen an der Oberfläche eines Materials haften, im Gegensatz zur Absorption, bei der sie in das freie Volumen des Materials eindringen. Dieser Datensatz wurde dann dazu verwendet, Maschinenlernmodelle zu trainieren, mit denen die Adsorptionsenergien mit der Genauigkeit der Dichtefunktionaltheorie und zu einem Bruchteil des Rechenaufwands vorhersagbar sind. Die Modelle dienten später dazu, eine Liste unbekannter Materialien zu durchsuchen und diejenigen auszuwählen, die Adsorptionsenergien ähnlich denen von Platin aufweisen. „Diese Vorhersagen gestatteten es uns, neue potenzielle Katalysatoren zu finden, die von experimentellen Teams synthetisiert und erprobt wurden, wobei der beste Katalysator bis zu 71 % der Pt-Effizienz bei der Wasserstoffentstehungsreaktion erreichte“, fügt Vassilev-Galindo hinzu.
Mit KI neue Materialien entdecken
Im Rahmen des Projekts wurde außerdem eine Strategie der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) entwickelt, um neue Materialien zu entdecken, die als Katalysatoren für die Wasserstoffentstehungsreaktion und die Sauerstoffreduktionsreaktion dienen könnten. „Bislang waren alle KI-gesteuerten Methoden lediglich darauf ausgerichtet, Materialien mit der gewünschten Eigenschaft zu finden“, erläutert Vassilev-Galindo. „Mit der von uns vorgeschlagenen XAI-Strategie könnte es nun auch möglich sein, zu Erkenntnisse darüber zu gelangen, was ein bestimmtes Material besser geeignet als andere erscheinen lässt sowie ein beispielloses chemisches und physikalisches Verständnis der Eigenschaften von Materialien zu gewinnen.“
Wasserstoffenergie Realität werden lassen
Die Projektarbeit stellt einen wichtigen Schritt hin zur Verwirklichung der breitangelegten Nutzung von Wasserstoffenergie dar. „HighHydrogenML ist ein Teil eines großen Puzzles, das im Endeffekt mithilfe einer effizienten und erschwinglichen Wasserstoffwirtschaft nachhaltige Energie liefern wird“, schließt Vassilev-Galindo. Vassilev-Galindo plant, weiterhin XAI-Ansätze zu entwickeln und anzuwenden, um die Herausforderungen der Computerchemie zu meistern sowie neue Erkenntnisse über die Chemie und Physik von Molekülen und Materialien zu gewinnen. Seine Hoffnung besteht darin, dass diese Arbeit zu Erkenntnissen führen und in Entdeckungen münden wird, die sich positiv auf Industrie, Gesundheit, Umwelt und die Gesellschaft im Allgemeinen auswirken.
