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Nachhaltige Synthese von Treibstoffen und Chemikalien dank maschinellem Lernen

In ihrem Forschungsprojekt kombiniert Carlota Bozal-Ginesta Hochdurchsatz-Experimente mit maschinellem Lernen. Bild: Empa

Nachhaltige Synthese von Treibstoffen und Chemikalien dank maschinellem Lernen

Publiziert

Eine innovative Forschungsarbeit an der Empa nutzt maschinelles Lernen und Hochdurchsatz-Experimente, um die Effizienz der CO2-Elektrolyse zu steigern. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die nachhaltige Produktion von synthetischen Treibstoffen und Chemikalien.

Die Umwandlung von Kohlendioxid (CO2) in wertvolle synthetische Treibstoffe und Chemikalien rückt dank einer wegweisenden Forschungsarbeit an der Empa in greifbare Nähe. Die Empa-Forscherin Carlota Bozal-Ginesta hat ein «Empa Young Scientist Fellowship» erhalten, um mittels maschinellen Lernens (ML) und Hochdurchsatz-Experimenten verbesserte Elektroden für die CO2-Elektrolyse zu entwickeln.

Herausforderungen und Innovationen in der CO2-Elektrolyse

Die CO2-Elektrolyse ist ein vielversprechender Ansatz, um überschüssiges CO2 in der Atmosphäre oder an Emissionsquellen abzufangen und in nützliche Produkte umzuwandeln. Die derzeitigen Katalysatoren weisen jedoch eine geringe Spezifität auf, was zu komplexen Produktgemischen führt und aufwändige Trennverfahren erfordert.

Bozal-Ginesta verfolgt einen innovativen Ansatz, indem sie den Einfluss der Elektrodenstruktur auf die Produktzusammensetzung mithilfe von ML analysiert. Durch die Kombination von Hochdurchsatz-Experimenten, die eine schnelle Charakterisierung verschiedener Katalysatorvarianten ermöglichen, und modernsten Mikroskopie- und Spektroskopieverfahren generiert sie umfangreiche Datensätze.

Einsatz von maschinellem Lernen zur Optimierung der Katalyse

Das ML wird auf drei Arten eingesetzt:

  • Korrelation von Struktur und Leistung:
    • Analyse des Zusammenhangs zwischen der Elektrodenstruktur und ihrer elektrochemischen Leistung.
  • ML-basierte Bildanalyse:
    • Entwicklung von Tools zur Identifizierung relevanter Strukturmerkmale in Mikroskopieaufnahmen.
  • Design neuer Elektrodenstrukturen:
    • Ableitung neuer, potenziell leistungsfähigerer Elektrodenstrukturen aus den analysierten Daten.

Bozal-Ginesta betont die Bedeutung einer datengetriebenen und hypothesengeleiteten Herangehensweise beim Einsatz von ML. «ML ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um unsere Hypothesen zu überprüfen. Aber nur wir können entscheiden, was wirklich wichtig ist», so die Forscherin.

Potenzial für die chemische Industrie

Die Entwicklung effizienterer und spezifischerer Katalysatoren für die CO2-Elektrolyse hat ein enormes Potenzial für die chemische Industrie. Sie ermöglicht die nachhaltige Produktion von Grundchemikalien und Treibstoffen, die in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden können.

 

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