Facebook和CMU Open Catalyst項(xiàng)目將AI應(yīng)用到可再生能源存儲中

Facebook AI和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)化學(xué)工程系昨天宣布了開放催化劑項(xiàng)目。該合資企業(yè)旨在使用AI來加速發(fā)現(xiàn)新的電催化劑，從而更有效，可擴(kuò)展地存儲和使用可再生能源。

為了幫助應(yīng)對氣候變化，許多人口越來越依賴可再生能源，例如風(fēng)能和太陽能，它們產(chǎn)生斷續(xù)的電力。當(dāng)產(chǎn)量超過消耗量時(shí)，需要存儲來自間歇性電源的電能，當(dāng)產(chǎn)量低于消耗量時(shí)，必須將其返回到電網(wǎng)。例如在加利福尼亞州，太陽能發(fā)電量在午后的陽光下達(dá)到峰值，而需求持續(xù)到晚上。

將多余的太陽能和風(fēng)能轉(zhuǎn)換為其他燃料是一種流行的可再生能源存儲解決方案，但它依靠昂貴的電催化劑(例如鉑)來驅(qū)動化學(xué)反應(yīng)。為了被廣泛采用并擴(kuò)展到規(guī)模的電網(wǎng)，必須找到成本更低的催化劑。

盡管研究人員可以通過量子力學(xué)模擬(例如密度泛函理論(DFT)計(jì)算)來測試和評估新的催化劑結(jié)構(gòu)，但這種模擬的高計(jì)算成本限制了可以測試的結(jié)構(gòu)數(shù)量。希望使用AI可以找到更快更準(zhǔn)確地預(yù)測原子相互作用的方法。

Open Catalyst項(xiàng)目的首次亮相還看到了用于訓(xùn)練ML模型的Open Catalyst數(shù)據(jù)集的發(fā)布。該數(shù)據(jù)集提供了120萬個(gè)分子弛豫，其結(jié)果來自超過2.5億次DFT計(jì)算。還提供了基準(zhǔn)模型和代碼，以便更廣泛的科學(xué)界參與。Facebook AI和CMU認(rèn)為，該項(xiàng)目可使實(shí)驗(yàn)室在短短幾秒鐘內(nèi)執(zhí)行數(shù)天的傳統(tǒng)篩選和計(jì)算。

在打開的催化劑項(xiàng)目和相應(yīng)的數(shù)據(jù)集上可以找到GitHub上。