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Mechanism Identification and High-Throughput Screening of Molecules for the Hydrogen Evolution Reaction

Descrizione del progetto

La scoperta di catalizzatori organici accelerata dall’intelligenza artificiale supporta la produzione di idrogeno verde

La produzione di idrogeno verde tramite elettrolisi dell’acqua (la reazione elettrocatalitica di evoluzione dell’idrogeno) potrebbe svolgere un ruolo chiave nella transizione verso l’energia pulita. I catalizzatori attualmente in uso si basano su metalli costosi a base di platino. I catalizzatori molecolari organici rappresentano un’alternativa promettente ed economica, ma i loro meccanismi d’azione in acqua rimangono poco chiari, ostacolando la progettazione razionale dei catalizzatori. Grazie al supporto del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto MIGHTER si propone di svelare sistematicamente questi meccanismi attraverso la modellizzazione computazionale e di utilizzare le informazioni strutturali ottenute per analizzare milioni di molecole candidate tramite l’apprendimento automatico. I candidati più promettenti saranno validati sia computazionalmente che sperimentalmente, fornendo sia nuovi catalizzatori molecolari sia un quadro di riferimento ampiamente applicabile per accelerare la scoperta di nuovi materiali.

Obiettivo

The electrocatalytic hydrogen evolution reaction (HER) plays an important role in sustainable hydrogen energy conversion. Organic molecules, as potential alternatives to expensive Pt-based metals, can significantly reduce the cost of catalysts. However, the HER mechanism of organic molecules in aqueous solutions is poorly understood. The unclear structure-mechanism relationship hinders the discovery of efficient molecular catalysts. This project systematically investigates the HER mechanism of organic molecules under both acidic and alkaline conditions through Density Functional Theory (DFT) calculations and microkinetic models. Subsequently, structural descriptors are developed to capture the structure-activity relationships of organic molecules. High-throughput screening based on these descriptors is employed to identify promising HER catalysts from millions of molecules through machine learning approaches. These active candidates are further validated through theoretical calculations and experimental measurements. By combining mechanism analysis, descriptor construction, high-throughput screening, and validation, the workflow not only identifies new molecular catalysts for HER, but also provides a valuable framework for screening and discovering other materials.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

THE UNIVERSITY OF LIVERPOOL
Contributo netto dell'UE
€ 260 347,92
Indirizzo
BROWNLOW HILL 765 FOUNDATION BUILDING
L69 7ZX LIVERPOOL
Regno Unito
Regione
North West (England) Merseyside Liverpool
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato