Maschinelles Lernen beschleunigt die Entdeckung von grünen Energietechnologien

FUKUOKA / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Forscher an der Kyushu-Universität, in Zusammenarbeit mit der Osaka-Universität und dem Fine Ceramics Center, haben ein Framework entwickelt, das maschinelles Lernen nutzt, um die Entdeckung von Materialien für grüne Energietechnologien zu beschleunigen.

Forscher der Kyushu-Universität haben in Kooperation mit der Osaka-Universität und dem Fine Ceramics Center einen bemerkenswerten Durchbruch in der Erforschung grüner Energietechnologien erzielt. Durch den Einsatz eines maschinellen Lernverfahrens konnten sie die Entdeckungszeit für neue Materialien erheblich verkürzen. Die neue Methode wurde erfolgreich angewendet, um zwei neue Kandidatenmaterialien für den Einsatz in Festoxid-Brennstoffzellen zu identifizieren und zu synthetisieren. Diese Zellen können Energie aus Brennstoffen wie Wasserstoff erzeugen, die kein Kohlendioxid ausstoßen.

Diese bahnbrechenden Ergebnisse wurden im Fachjournal „Advanced Energy Materials“ veröffentlicht. Sie könnten auch dazu beitragen, die Suche nach anderen innovativen Materialien über den Energiesektor hinaus zu beschleunigen. Als Reaktion auf den Klimawandel entwickeln Forscher neue Wege, Energie ohne fossile Brennstoffe zu erzeugen.

Professor Yoshihiro Yamazaki vom Department of Materials Science and Technology der Kyushu-Universität erläutert: „Ein Weg zur Kohlenstoffneutralität ist die Schaffung einer Wasserstoffgesellschaft. Neben der Optimierung der Herstellung, Speicherung und des Transports von Wasserstoff müssen wir auch die Energieerzeugungseffizienz von Wasserstoff-Brennstoffzellen steigern.“

Festoxid-Brennstoffzellen benötigen ein effizientes Leitungsvermögen für Wasserstoffionen (oder Protonen) durch ein festes Material, bekannt als Elektrolyt. Die bisherige Forschung zu neuen Elektrolytmaterialien konzentrierte sich auf Oxide mit einer spezifischen Kristallanordnung, bekannt als Perowskit-Struktur.

„Das erste entdeckte protonenleitende Oxid hatte eine Perowskit-Struktur, und ständig werden neue leistungsstarke Perowskite gemeldet“, sagt Professor Yamazaki. „Wir wollen jedoch die Entdeckung fester Elektrolyte auf Nicht-Perowskit-Oxide ausdehnen, die ebenfalls in der Lage sind, Protonen sehr effizient zu leiten.“

Die traditionellen „Trial-and-Error“-Methoden zur Entdeckung von protonenleitenden Materialien mit alternativen Kristallstrukturen haben jedoch zahlreiche Einschränkungen. Um einem Elektrolyten die Fähigkeit zur Protonenleitung zu verleihen, müssen geringe Spuren einer anderen Substanz, eines sogenannten Dotierstoffs, dem Basismaterial hinzugefügt werden. Angesichts der vielen vielversprechenden Basismaterial- und Dotierstoffkandidaten – jeder mit unterschiedlichen atomaren und elektronischen Eigenschaften – wird die Suche nach der optimalen Kombination, die die Protonenleitfähigkeit erhöht, schwierig und zeitaufwändig.

Die Forscher berechneten stattdessen die Eigenschaften verschiedener Oxide und Dotierstoffe und verwendeten maschinelles Lernen, um die Daten zu analysieren, die Faktoren zu identifizieren, die die Protonenleitfähigkeit eines Materials beeinflussen, und potenzielle Kombinationen vorherzusagen.

Unter Berücksichtigung dieser Faktoren synthetisierten die Forscher dann zwei vielversprechende Materialien, jedes mit einer einzigartigen Kristallstruktur, und bewerteten deren Protonenleitfähigkeit. Bemerkenswerterweise demonstrierten beide Materialien in nur einem einzigen Experiment Protonenleitfähigkeit.

Eines der Materialien, so die Forscher, ist der erste bekannte Protonenleiter mit einer Sillenit-Kristallstruktur. Das andere, mit einer Eulytit-Struktur, verfügt über einen Hochgeschwindigkeits-Protonenleitpfad, der sich von den Leitpfaden in Perowskiten unterscheidet.

Derzeit ist die Leistung dieser Oxide als Elektrolyte niedrig, aber das Forschungsteam ist der Ansicht, dass ihre Leitfähigkeit durch weitere Forschungen verbessert werden kann.

„Unser Framework hat das Potenzial, den Suchraum für protonenleitende Oxide erheblich zu erweitern und damit die Fortschritte bei Festoxid-Brennstoffzellen signifikant zu beschleunigen. Es ist ein vielversprechender Schritt in Richtung der Verwirklichung einer Wasserstoffgesellschaft“, schließt Professor Yamazaki.

„Mit geringfügigen Modifikationen könnte dieses Framework auch an andere Bereiche der Materialwissenschaft angepasst und möglicherweise die Entwicklung vieler innovativer Materialien beschleunigen.“

Hinweis: Teile dieses Textes könnten mithilfe einer Künstlichen Intelligenz generiert worden sein.