MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Nutzung von Kohlendioxid als Rohstoff für die Herstellung synthetischer Treibstoffe ist ein vielversprechender Ansatz im Kampf gegen den Klimawandel. Eine junge Forscherin der Empa, Carlota Bozal-Ginesta, hat sich dieser Herausforderung angenommen und kombiniert maschinelles Lernen mit Hochdurchsatz-Experimenten, um die Effizienz der CO2-Elektrolyse zu verbessern.
Die Umwandlung von Kohlendioxid in wertvolle Rohstoffe ist ein zentraler Ansatz zur Bekämpfung des Klimawandels. Carlota Bozal-Ginesta, eine junge Forscherin bei Empa, verfolgt das Ziel, die Effizienz der CO2-Elektrolyse durch den Einsatz von maschinellem Lernen zu steigern. Ihr innovativer Ansatz hat ihr ein zweijähriges Empa Young Scientist Fellowship eingebracht, das es ihr ermöglicht, ihre Forschung weiter voranzutreiben.
Die CO2-Elektrolyse ist ein Prozess, bei dem Kohlendioxid in synthetische Treibstoffe und Chemikalien umgewandelt wird. Hierbei spielen Elektroden eine entscheidende Rolle. Die derzeit verwendeten Katalysatoren sind zwar effektiv, jedoch nicht spezifisch genug, was zu einem Gemisch aus verschiedenen Verbindungen führt. Bozal-Ginesta möchte durch den Einsatz von maschinellem Lernen die Struktur der Elektroden so optimieren, dass gezielt bestimmte Produkte entstehen.
Gasdiffusionselektroden, die häufig in der CO2-Elektrolyse eingesetzt werden, bestehen aus porösen Strukturen, die mit Katalysatormaterialien wie Kupfer oder Silber beschichtet sind. Die genaue Anordnung und Dichte der Poren beeinflussen das Ergebnis der Katalyse, was bisher nicht vollständig verstanden ist. Bozal-Ginesta plant, diese Wissenslücke zu schließen, indem sie maschinelles Lernen mit Hochdurchsatz-Experimenten kombiniert.
Die Hochdurchsatzanlage im Labor „Materials for Energy Conversion“ ermöglicht es, mehrere Katalysatorvarianten gleichzeitig zu charakterisieren. Die dabei gewonnenen Daten werden mit verschiedenen Mikroskopie- und Spektroskopieverfahren kombiniert, um ein umfassendes Bild der Elektrodenstruktur zu erhalten. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um die Korrelation zwischen der Struktur der Elektrode und ihrer Leistung zu verstehen und neue, vielversprechende Elektrodenstrukturen zu entwickeln.
Bozal-Ginesta legt besonderen Wert auf den durchdachten Einsatz von maschinellem Lernen. Sie betont, dass es nicht ausreicht, große Datenmengen zu verarbeiten, sondern dass auch bestehendes Fachwissen berücksichtigt werden muss. Nur so können Hypothesen aufgestellt und validiert werden, die letztlich zu besseren Ergebnissen führen.
Das Empa Young Scientist Fellowship ist ein Förderinstrument für talentierte Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler. Es bietet die Möglichkeit, eigenständige Forschungsprojekte durchzuführen und innovative Ansätze zu entwickeln. Bozal-Ginestas Arbeit könnte einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung effizienter Technologien zur CO2-Nutzung leisten und damit einen Schritt in Richtung einer nachhaltigeren Zukunft darstellen.
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