Investigadores de Argonne reducen gracias a la Inteligencia Artificial los candidatos para el transporte de hidrógeno líquido de miles de millones a solo 40
Identifican 41 moléculas orgánicas líquidas como posibles portadores de hidrógeno gracias a la inteligencia artificial
Investigadores del Laboratorio Nacional Argonne han llevado a cabo un extenso estudio basado en la utilización de la inteligencia artificial (IA) para encontrar portadores líquidos de hidrógeno, potencialmente útiles en la generación de energía y como combustible para vehículos. Esto ha resultado en la identificación de aproximadamente 40 compuestos prometedores entre 160 mil millones de moléculas orgánicas analizadas.
El papel de la inteligencia artificial en la investigación de energías limpias
La inteligencia artificial y los métodos computacionales avanzados han sido fundamentales en este estudio y han permitido examinar de manera eficiente múltiples moléculas orgánicas. El objetivo del proyecto es encontrar moléculas que puedan servir como portadores de hidrógeno en forma líquida. Aunque el hidrógeno es una fuente de energía prometedora en la Tierra, su almacenamiento y transporte en forma gaseosa presenta numerosos desafíos. En cambio, los portadores líquidos de hidrógeno facilitarían enormemente su manejo y aprovecharían la infraestructura existente para el almacenamiento y transporte de líquidos, como la gasolina.
Portadores líquidos de hidrógeno: seguridad y eficiencia
Los compuestos portadores de hidrógeno en forma líquida ofrecen ventajas importantes en términos de seguridad y eficiencia de almacenamiento. Son menos propensos a fugas y explosiones, y tienen un mayor contenido energético por unidad de volumen. Según Rajeev Surendran Assary, químico líder del grupo en la división de Ciencias de Materiales de Argonne, esto podría ayudar a eliminar ciertos problemas relacionados con el hidrógeno gaseoso.
Selección de los mejores candidatos con IA
El equipo de investigadores buscó moléculas orgánicas líquidas capaces de liberar y almacenar hidrógeno mediante una reacción química de bajo costo y carbono neutral. Para ello, utilizaron supercomputadoras y algoritmos de IA que les permitieron procesar millones de moléculas por segundo. Tras un exhaustivo análisis, lograron reducir la lista hasta tan solo 41 candidatos, listos para ser evaluados experimentalmente.
Este enfoque computacional e innovador demuestra cómo la colaboración entre tecnología y ciencias permite encontrar soluciones energéticas sostenibles y renovables.
El estudio ha sido publicado en la revista Digital Discovery y puede ser consultado en el siguiente enlace:
Vía www.anl.gov
