ROCHESTER / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine innovative Methode zur Untersuchung von Katalysatoren könnte die Entwicklung effizienterer Batterien und anderer Energiespeichergeräte revolutionieren. Forscher der Universität Rochester haben einen Algorithmus entwickelt, der die Analyse atomarer Wechselwirkungen auf Materialoberflächen erheblich vereinfacht.
Die Untersuchung der atomaren Wechselwirkungen auf Materialoberflächen ist ein entscheidender Schritt zur Entwicklung energieeffizienterer Batterien und anderer elektronischer Geräte. Wissenschaftler der Universität Rochester haben eine neue Methode entwickelt, die es ermöglicht, diese komplexen Prozesse mit deutlich weniger Rechenleistung zu analysieren. Diese Methode könnte die Effizienz von Batterien und Brennstoffzellen erheblich verbessern.
Traditionelle Methoden zur Simulation dieser Wechselwirkungen erfordern immense Rechenressourcen, die derzeit selbst von den leistungsfähigsten Supercomputern nicht vollständig bereitgestellt werden können. Siddharth Deshpande, Assistenzprofessor für Chemieingenieurwesen, betont die Notwendigkeit intelligenterer Ansätze, um die wichtigsten Wechselwirkungen auf Materialoberflächen zu verstehen und den Probenraum zu reduzieren.
Durch die Bewertung der strukturellen Ähnlichkeit verschiedener atomarer Strukturen konnten Deshpande und sein Team zeigen, dass eine Analyse von nur zwei Prozent der einzigartigen Konfigurationen ausreicht, um ein genaues Bild der chemischen Prozesse zu erhalten. Diese Erkenntnisse führten zur Entwicklung eines Algorithmus, der in der Fachzeitschrift Chemical Science veröffentlicht wurde.
Der Algorithmus wurde erstmals zur Analyse der Feinheiten einer defekten Metalloberfläche und deren Einfluss auf die Kohlenmonoxid-Oxidationsreaktion eingesetzt. Diese Analyse trägt zum besseren Verständnis der Energieverluste in Alkohol-Brennstoffzellen bei. Deshpande hebt hervor, dass der Algorithmus die Dichtefunktionaltheorie übertrifft, die bisher als Standard in der Materialforschung galt.
Diese neue Methode bildet die Grundlage für den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in der Materialforschung. Deshpande plant, die Methode auf anspruchsvollere Anwendungen auszuweiten, wie etwa die Untersuchung der Elektroden-Elektrolyt-Interaktion in Batterien oder die Wechselwirkungen zwischen Lösungsmitteln und Oberflächen in der Katalyse.
Die Fortschritte in der Oberflächenanalyse könnten weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung neuer Materialien und Technologien haben. Die Fähigkeit, komplexe chemische Prozesse effizient zu simulieren, eröffnet neue Möglichkeiten für die Optimierung von Energiespeichergeräten und könnte die Grundlage für zukünftige Innovationen in der Materialwissenschaft bilden.
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