Actualizado: 05/07/2024
En una exploración basada en inteligencia artificial de 160 mil millones de moléculas orgánicas, los científicos de Argonne identificaron alrededor de 40 portadores de hidrógeno líquido que algún día podrían alimentar automóviles, camiones, autobuses, trenes y barcos y generar energía para los consumidores.
Inteligencia Artificial en la búsqueda de portadores de hidrógeno líquido
La inteligencia artificial ha sido una herramienta fundamental en un reciente estudio del Departamento de Energía de los Estados Unidos, realizado en el Laboratorio Nacional Argonne.
Usando la IA junto con métodos computacionales avanzados, los científicos evaluaron 160 mil millones de moléculas orgánicas para identificar aquellas que podrían servir como portadores líquidos de hidrógeno.
El hidrógeno, principal componente del Sol, es una fuente de energía prometedora también en la Tierra. Su potencial como fuente de combustible para vehículos y generación de electricidad es significativo. Sin embargo, el hidrógeno puro es gaseoso bajo condiciones normales, lo que plantea desafíos para su transporte y almacenamiento seguros.
Solución en forma líquida
Los compuestos portadores de hidrógeno en forma líquida ofrecen ventajas notables en términos de seguridad y eficiencia de almacenamiento. Estos compuestos son menos propensos a fugas y explosiones, y poseen un mayor contenido energético por unidad de volumen.
La forma líquida podría eliminar ciertos problemas con el hidrógeno gaseoso, aprovechando la infraestructura existente para el almacenamiento y transporte de líquidos como la gasolina.
Rajeev Surendran Assary, químico líder del grupo en la división de Ciencias de Materiales de Argonne.
Papel de la Inteligencia Artificial
El equipo de Argonne, con la ayuda de la IA, buscó moléculas orgánicas líquidas que pudieran liberar y almacenar hidrógeno mediante una reacción química de bajo costo y carbono neutral.
Buscábamos moléculas que retuvieran el hidrógeno por un tiempo prolongado, pero que permitieran su liberación fácil cuando se necesitara.
Hassan Harb, científico postdoctoral
Cribado de candidatos y desafíos computacionales
El equipo evaluó a los candidatos basándose en factores como la similitud estructural con portadores conocidos y propiedades físicas deseables. Utilizaron supercomputadoras y un enfoque de IA para acelerar los cálculos, procesando millones de moléculas por segundo.
De más de 160 mil millones de candidatos, el equipo redujo la lista a solo 41. Ahora, los experimentadores tomarán la posta para probar estos prometedores compuestos. Este enfoque computacional allana el camino hacia innovaciones sostenibles en soluciones energéticas.
El estudio, publicado en la revista Digital Discovery, es un claro ejemplo de cómo la tecnología moderna está redefiniendo la búsqueda de soluciones energéticas sostenibles, marcando un nuevo capítulo en la historia de la energía renovable.
Vía www.anl.gov
Wilmer Salazar dice
Hice trabajoss y aún loss hago a manera de laboratorio energético de manera didáctica sobre la tecnología del Hidrógeno como vector energético futuro, quisiera apoyo paraa proyectos.