Pesquisadores do Instituto de Ciência de Tóquio desenvolveram uma abordagem que combina inteligência artificial generativa e simulações atômicas para projetar catalisadores de liga de platina.
A tecnologia promete superar desafios históricos na criação de catalisadores eficientes e estáveis, essenciais para viabilizar a adoção em larga escala das células de combustível.
As células de combustível de membrana de troca de prótons convertem hidrogênio e oxigênio em eletricidade e água. Tornam-se, assim, uma solução promissora para a geração de energia limpa.
Seu desempenho depende fortemente da reação de redução de oxigênio, que exige catalisadores altamente eficientes para funcionar de maneira otimizada.
A platina continua sendo o catalisador padrão devido às suas propriedades eletroquímicas, mas seu alto custo e escassez limitam a aplicação em larga escala. Cientistas exploram ligas de platina como alternativas mais acessíveis que mantenham alto desempenho na reação de redução de oxigênio.
O professor associado Atsushi Ishikawa e o estudante de pós-graduação Taishiro Wakamiya introduziram uma metodologia baseada em modelo de rede neural potencial e autoencoder variacional condicional. O primeiro estima rapidamente propriedades dos materiais com base em cálculos quânticos, enquanto o segundo propõe novas estruturas atômicas com propriedades desejadas.
Esse ciclo iterativo refina continuamente as ligas até que atendam aos critérios de reatividade e estabilidade em condições reais de operação. Aplicado a ligas de platina e níquel, o método gerou estruturas com baixa sobretensão e baixa energia de formação simultaneamente.
Esses indicadores confirmam alta atividade catalítica e estabilidade adequada para uso prático. O modelo também redescobriu princípios de design conhecidos, como a eficácia de camadas superficiais ricas em platina para aprimorar a reação de redução de oxigênio.
A equipe demonstrou a versatilidade do método ao aplicá-lo a ligas de platina-titânio e platina-ítrio, com resultados promissores. Ishikawa ressaltou que o trabalho representa avanço significativo na triagem computacional de materiais, mesmo com dados iniciais limitados.
Além das células de combustível, a abordagem pode ser aplicada em eletrolisadores para produção de hidrogênio, materiais para eletrodos de baterias e catalisadores para processos químicos. A metodologia permite gerar novas estruturas de superfície de ligas que cumprem múltiplos critérios de desempenho ao mesmo tempo.
O estudo foi publicado na revista npj Computational Materials, conforme reportado pelo portal Phys.org. A inovação pode acelerar o desenvolvimento de diversas tecnologias sustentáveis de energia em escala global.
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