Искусственный интеллект и водород

Facebook поддержал проект математического моделирования свойств катализаторов с целью развития технологий хранения энергии.

Подразделение Facebook, отвечающее за развитие систем искусственного интеллекта, 14 октября 2020 года объявило о начале сотрудничества с научной группой профессора Захари Улисси из Университета Карнеги-Меллон. Цель сотрудничества — получение новых знаний о катализаторах, благодаря которым гипотетически могут быть улучшены характеристики технологий хранения энергии (прежде всего, речь идет о водородных технологиях). Сотрудничество может оказаться довольно перспективным, но и ученые, и заказчики исследования понимают, что роль научного везения в такого рода исследованиях очень велика — слишком много связок “катализатор-процесс” предстоит смоделировать (в легендарной истории перебора вариантов, связанных с открытием сальварсана, успех принесла только 606 попытка после 605 неудач). Основная ставка проекта — это ускорение квантово-механического моделирования в 1000 раз за счет использования методов искусственного интеллекта.

Хранение электроэнергии в «большой» энергетике в настоящее время в основном осуществляется на гидроаккумулирующих электростанциях. Прогресс в области распределенных накопителей — вроде автомобильных и других аккумуляторов — в последние годы очевиден и создает очень соблазнительные перспективы. Нобелевская премия по химии 2019 года за литий-ионный аккумулятор, который был изобретен в начале девяностых годов XX века, вполне показательна. Однако, по мнению Захари Улисси и его коллег (оно высказано в «белой книге» проекта An Introduction to Electrocatalyst Design using Machine Learning for Renewable Energy Storage), ставка на аккумуляторы такого типа в качестве основных накопителей энергии в масштабе национальной сети США разорительна.

В настоящее время суммарная установленная мощность всех литий-ионных аккумуляторов США оценивается в 0.77 ГВт. Если США когда-нибудь избавятся от всей генерации, кроме ВИЭ, то им может потребоваться накопительная мощность в размере 2 ТВт. Предположив, что перед накопителями может быть поставлена задача создания недельного запаса электроэнергии в масштабах страны (на случай пасмурной и безветренной погоды), Улисси и коллеги оценили стоимость системы, рассчитанной на накопление 250 ТВт·ч, в 128 триллионов долларов. Оценка основана на том, что дальнейшее снижение цен на аккумуляторы маловероятно (за последние десятилетия они уже исчерпали практически весь свой потенциал удешевления). Кроме этого, на Земле может попросту не хватить лития (этот аргумент Улисси приводит явно с легкой иронией).

Очертив масштаб предполагаемого бедствия, ученые из Карнеги-Меллон рассматривают в качестве основного пути хранения энергии водород, который по крайней мере есть где хранить (например, там же, где сейчас хранят природный газ). Но если хранение водорода технически возможно, то с его генерацией и последующим использованием есть значительные проблемы: цикл пока обладает лишь 35% эффективностью, а его стоимость слишком велика из-за того, что основным катализатором в процессе производства водорода сейчас является платина. Катализатор, снижая потенциальный барьер между двумя стабильными состояниями, увеличивает скорость химических реакций и тем самым позволяет производить водород.

Чтобы в будущем снизить стоимость производства водорода, группа Улисси собирается уже сейчас заняться математическим моделированием поведения катализаторов, использующих менее дорогие металлы (и Facebook соглашается, что этим следует заняться). Ученые из группы Улисси хорошо умеют именно это, а еще они понимают, что если в названии исследования 2020 года присутствуют слова «renewable» и «storage», то шансы получить финансирование от таких гигантов, как Facebook, существенно возрастают.

Чем же будет теперь заниматься группа Захари Улисси — примерно 20 молодых человек, а также собака самого профессора по кличке Лайка? Они будут математически моделировать взаимодействие разных вариантов кристаллических решеток катализатора (из одного, двух и более металлов) с молекулами, которые как раз и претерпевают изменения в процессе электрохимической реакции. Вариантов сочетаний металлов десятки тысяч, химических реакций тоже немало, так что расчетов потребуется много.

Варианты химических реакций, связанные с получением водорода

Метод, которым они будут моделировать, новым не назовешь — это теория функционала плотности. Указан и программный пакет, в котором будет проходить моделирование — VASP. Изюминкой группы является алгоритм «релаксации» — рассчитанное путем многочисленных итераций состояние минимума энергии, к которому скатывается конкретная молекула на конкретной кристаллической решетке. Именно тут и должен скрываться секрет эффективности катализатора, и именно это требует часов и дней рутинных расчетов (Facebook предоставит для них свои вычислительные мощности и наработки в области искусственного интеллекта). Использование методов искусственного интеллекта (в частности, машинного обучения) позволит достаточно точно проводить приближенные вычисления. Ожидается, что новый подход сможет ускорить процесс исследования катализаторов (группа Улисси настаивает, что в тысячу раз).

Варианты локализации молекул на кристаллических решетках катализаторов

Подводные камни тоже есть. Лет тридцать назад физики-экспериментаторы подшучивали над физиками-теоретиками, что они создают прекрасные квантовые теории, которые отлично работают примерно до ядра гелия, но уже с бора начинаются проблемы. Теория функционала плотности начинает с успеха в предсказании явлений на простых ядрах в простых сочетаниях и заканчивает расходящимися результатами на тяжелых ядрах, находящихся в обширной кристаллической решетке, и в случае сложных соединений вроде энзимов. Слишком много факторов приходится учитывать, и далеко не все можно учесть точно. Поэтому работа Улисси и его команды по расчету на базе этой модели свойств веществ — это скорее не поиск иголки в стоге сена, а попытка отбраковки заведомо «безиголочного» сена; обнаруженное потенциально «иголкоемкое» сено придется исследовать уже другими, эмпирическими способами (другим людям и на другие деньги).

А раз так, то вполне логичным выглядит шаг сделать этот проект открытым — и он действительно называется Open Catalyst Project. Это понятный шаг для Фейсбука (они инвестируют в высокую науку и в возобновляемую энергетику), для университета Карнеги-Меллон (они заранее объявили создаваемую базу данных по свойствам катализаторов самой большой в мире) и для самих ученых группы Улисси — они заслужат признательность мировой научной общественности хотя бы тем, что будут делиться с ней результатами своих расчетов, даже если они ничего полезного не найдут. А уж если найдут…

Ускорение математического моделирования в тысячу раз не означает, что катализаторы станут дешевле в тысячу раз (или даже в два раза). Но какой-то шанс на удешевление процесса производства водорода этим математическим моделированием открывается, а в масштабах планеты даже доли процента имеют огромное значение. Поэтому на инициативу Open Catalyst Project следует обратить внимание всем, кто думает о перспективах водородной энергетики — и особенно тем, кто у нас в стране занимается катализаторами.

Подготовлено IC ENERGYNET / Автор: Сергей Минаев

Хотите оперативно узнавать о выходе других полезных материалов на сайте "ГИС-Профи"?
Подписывайтесь на нашу страницу в Facebook.
Ставьте отметку "Нравится", и актуальная информация о важнейших событиях в энергетике России и мира появится в Вашей личной новостной ленте в социальной сети.