據九州大學(xué)官網(wǎng)報道，該校山崎仁丈教授等開(kāi)發(fā)出了能預測質(zhì)子傳導性電解質(zhì)材料的人工智能(AI)模型，然后僅通過(guò)一次實(shí)驗就發(fā)現了較高性能的新型質(zhì)子導電性電解質(zhì)。這是將實(shí)驗研究和數據科學(xué)相互融合基礎上獲得的一項成果。
該團隊一直致力于固體氧化物燃料電池(SOFC)的電解質(zhì)材料研究，并將目標聚焦于在350—450℃下工作的質(zhì)子導電性鈣鈦礦氧化物。以往他們已了解到要使金屬氧化物表達出質(zhì)子導電性，必須將該構成物質(zhì)的一部分元素置換為受主元素，以形成δ氧氣缺陷，從而引發(fā)質(zhì)子導入反應。此次研究中，研究小組以置換受主元素的鈣鈦礦氧化物為對象，合成22種鈣鈦礦氧化物并收集了高精度的質(zhì)子濃度數據，結合從其他論文中收集的數據，形成了65種鈣鈦礦氧化物的761個(gè)數據，并交給AI進(jìn)行學(xué)習。然后通過(guò)變換化合物成分組合，預測了8613種材料的特性，形成材料特性“地圖”，根據“地圖”指引即通過(guò)實(shí)驗一次合成質(zhì)子導電性能較高的鍶、錫、氧化鈧化合物SrSn0.8Sc0.2O3-δ。相關(guān)論文在線(xiàn)發(fā)表于美國化學(xué)會(huì )雜志《ACS Energy Letters》。
注：本文摘自國外相關(guān)研究報道，文章內容不代表本網(wǎng)站觀(guān)點(diǎn)和立場(chǎng)，僅供參考。
