Российские ученые применили машинное обучение, чтобы оптимизировать параметры катализаторов для производства чистого водорода.
Об этом ТАСС сообщили в Центре компетенций НТИ "Водород как основа низкоуглеродной экономики", который работает в Институте катализа СО РАН в Новосибирске.
"Математическую модель с использованием ИИ составляли для определения и прогноза активности материалов в реакции фотокаталитического выделения водорода. В процессе обработки данных учитывали условия синтеза, а также фазовый состав, площадь поверхности и каталитическую активность образцов", — сообщили в пресс-службе.
Исследованием совместно занимались ученые центра компетенций НТИ и университета ИТМО. Для выделения водорода ученые добавляли в реакцию графитоподобный нитрит углерода. Как пояснила научный сотрудник НОЦ инфохимии вуза Вероника Юрова, модель на основе ИИ, которую разработали ученые, помогает сократить время на этапе синтеза, предлагая наиболее оптимальные параметры с наибольшим выходом водорода.
"Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения и анализа данных она сама может предсказывать, какие условия синтеза приведут к наилучшим результатам. Это минимизирует количество экспериментов и сокращает время на поиск эффективных методик. Также использование модели улучшает точность получаемых данных — она основывается на ранее собранных данных и научных принципах, что позволяет избежать случайных ошибок и повысить воспроизводимость результатов", — приводит пресс-служба слова сотрудницы НОЦ.
В результате ученые создали базу данных на основе проведенных экспериментов и веб-интерфейс. Он находится в открытом доступе и его можно расширять, добавляя новые данные для модели, что позволит поддерживать постоянно актуальную базу данных. Работа была выполнена при поддержке грантов Российского научного фонда (РНФ).
