利用人工智能开发改进电催化转换器的新方法

Johannes Margraf 教授和一组科学家开发了一种有前途的方法来提高电催化剂的效率。研究人员利用模拟和人工智能开发了一种计算机程序，可以同时优化催化剂的多种性能。研究结果现已发表在《美国化学会杂志》上。

高熵合金(HEA)是一种很有前景的电催化材料。电催化是某些材料有助于加速电池或燃料电池中发生的化学反应的过程。

与传统的金属催化剂不同，这些材料由多种元素的混合物组成。因此，它们具有非常复杂的结构，因此在电解槽和燃料电池中具有更好的催化性能。然而，研究人员很难找到适合特定应用的最佳元素混合物。

“之前的工作主要集中在提高催化活性，”拜罗伊特大学物理化学 V：理论与机器学习系主任 Margraf 说。“但是，我们开发了一种算法，可以使用模拟和人工智能来同时改善催化剂的多种性能，例如活性、成本和稳定性。”

这使得来自拜罗伊特和柏林弗里茨哈伯研究所的研究人员能够预测许多新的 HEA，它们在这些特性之间提供了各种权衡。

“我们专门针对燃料电池中的氧还原测试了该算法，燃料电池中通常使用昂贵的铂作为催化剂。我们发现催化剂的活性与铂一样，但成本却低得多，仅为铂的 10%，”Margraf 解释道。“我们还能够识别出活性是铂的两倍半的催化剂，但成本却相似。”

拜罗伊特研究人员的理论预测现在必须得到实际实验的证实。