Российские ученые из Института катализа СО РАН и университета ИТМО применили машинное обучение для оптимизации катализаторов, используемых в производстве чистого водорода. С помощью искусственного интеллекта (ИИ) они смогли значительно улучшить эффективность процесса фотокаталитического выделения водорода, что имеет важное значение для развития низкоуглеродной экономики.

Для создания математической модели ученые использовали алгоритмы машинного обучения, которые прогнозируют активность материалов при реакции выделения водорода. В процессе работы они учитывали такие параметры, как условия синтеза, фазовый состав, площадь поверхности и каталитическую активность. Это позволило значительно сократить время, необходимое для синтеза, и повысить точность результатов.

Применяя графитоподобный нитрит углерода в реакции, ученые смогли минимизировать количество экспериментов, предсказывая, какие параметры синтеза обеспечат наилучший выход водорода. Использование этой модели позволяет избежать случайных ошибок, повысить воспроизводимость результатов и сделать процесс более эффективным.

В результате работы был создан открытый веб-интерфейс с базой данных, который можно расширять и обновлять, добавляя новые данные для улучшения модели.