Nghiên cứu thu giữ carbon với cơ học lượng tử và AI

Tiến trình trung hòa carbon là chìa khóa để thu hút FDI chất lượng từ châu Âu Làm thế nào để giảm khí thải carbon hướng tới sản xuất bền vững

Ảnh minh họa

Lợi thế của Cơ học lượng tử

Cơ học lượng tử cung cấp cái nhìn chính xác về cách CO₂ tương tác ở cấp độ phân tử và nguyên tử. Mức độ chi tiết này là rất quan trọng để xác định các dung môi có ái lực với CO₂ mạnh nhất. Tuy nhiên, các thử nghiệm này có thể khó khăn về mặt tính toán, đó là lý do AI có thể hỗ trợ.

Tại sao AI quan trọng

Trí tuệ Nhân tạo, đặc biệt là các thuật toán học máy (ML) như mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs), là một yếu tố quyết định kết quả trong dự án này. AI thúc đẩy quá trình phát hiện bằng cách dự đoán các đặc tính dung môi quan trọng dựa trên cấu trúc phân tử, giúp các nhà nghiên cứu tránh phải phụ thuộc vào các phương pháp chậm và tốn tài nguyên. Các mô hình AI có thể rà soát các bộ dữ liệu khổng lồ để phát hiện các mẫu liên quan đến khả năng lưu trữ carbon. Nhờ đó, AI giúp tối ưu hóa quá trình tìm kiếm các dung môi tiềm năng, bổ sung cho các mô phỏng cơ học lượng tử và nguyên tử.

Vai trò của nhiệt động lực học

Cơ học lượng tử có sự hỗ trợ của AI và dữ liệu mô phỏng nguyên tử được đưa vào mô hình nhiệt động lực học như bước cuối cùng trong khung lý thuyết. Nó dự đoán cách dung môi hoạt động ở các điều kiện hoạt động khác nhau như nhiệt độ, áp suất và thành phần dung môi.

Một cách tiếp cận dự đoán, tăng cường AI

Nghiên cứu thu giữ carbon truyền thống thường diễn ra chậm vì nó dựa vào thử nghiệm thực nghiệm từng dung môi tiềm năng. Mô hình dự đoán mới này, được hỗ trợ bởi AI phá vỡ chu kỳ đó. Nó có thể đánh giá hàng ngàn cấu trúc phân tử mà không cần làm việc trong phòng thí nghiệm, xác định các ứng cử viên hàng đầu để nghiên cứu chuyên sâu, tiết kiệm thời gian, tiền bạc và công sức.

Ý nghĩa đối với các mục tiêu khí hậu

Các phương pháp thu giữ carbon sáng tạo là rất quan trọng khi các chính phủ, ngành công nghiệp và cộng đồng thúc đẩy cắt giảm lượng khí thải CO₂ phù hợp với mục tiêu phát thải ròng bằng không. Nếu thành công, cách tiếp cận của Đại học Guelph có thể giảm đáng kể lượng khí thải công nghiệp bằng cách làm cho các công nghệ thu hồi carbon hiệu quả hơn và giá cả phải chăng. Các phương pháp dựa trên AI của nó thậm chí có thể xác định chính xác các loại dung môi mới mà các kỹ thuật hiện có có thể không bao giờ khám phá ra.

Nhờ vào sự hỗ trợ của NSERC, Đại học Guelph đang đứng ở vị trí tiên phong trong đổi mới công nghệ thu hồi carbon. Bằng cách kết hợp cơ học lượng tử, mô phỏng nguyên tử, nhiệt động học và AI, các nhà nghiên cứu tại UoG mang đến hy vọng cho một tương lai bền vững hơn.

Theo techbullion.com