綠能技術求突破 神秘推手是AI

最近人工智慧（AI）在推動綠氫能源普及方面發揮關鍵作用。人工智慧協助改進催化劑的研究，使氫氣的生產變得更高效、更經濟。

編譯／Cynthia

綠氫能源在未來能源轉型中扮演重要角色。它使用水作為原料，透過可再生電力進行電解來產生氫氣，實現淨零排放。這種能源不僅可以用來發電，還能作為燃料或儲能方式，有效減少對石化燃料的依賴。最近人工智慧（AI）在推動綠氫能源普及方面發揮關鍵作用。人工智慧協助改進催化劑的研究，使氫氣的生產變得更高效、更經濟。人工智慧應用預示綠色能源技術的重大突破，為全球能源轉型提供強有力的支持。

綠氫能源的生產挑戰

綠氫能源的生產主要依賴電解水技術，將電流通過水分解成氫氣和氧氣。這個過程在理論上簡單，但實際操作時卻面臨許多挑戰。傳統的電解水技術高耗能且高成本，主要因為需要使用一些稀有且昂貴的金屬催化劑，且這些金屬供應緊縮和價格上升，使得氫能源的生產成本增加，阻礙其大規模應用。因此，尋找更經濟且有效的催化劑成為當前的重要任務。

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人工智慧技術在催化劑研發中的突破

加拿大沙斯卡寸旺大學（University of Saskatchewan）的研究團隊近期在催化劑研發方面取得重要突破。他們利用人工智慧來設計催化劑配方，顯著提升研究效率。過去尋找最佳金屬組合需要大量耗時的實驗，而人工智慧技術通過分析超過36,000種金屬氧化物組合，進行虛擬模擬和演算法優化，使得篩選過程變得迅速且精確。這不僅大幅縮短研發週期，也提升催化劑的性能，為氫能源的改進和應用提供新的方向。

研究設備與催化劑測試成果

在催化劑性能評估階段，研究團隊使用加拿大光源中心（Canadian Light Source，CLS）超亮X光線技術以及芝加哥的阿爾貢國家實驗室（Argonne National Laboratory，ANL）先進光子源，深入分析催化劑在反應過程中的原子結構變化。測試結果顯示，人工智慧推薦的釕、鉻、鈦合金比傳統金屬具有更高的穩定性和耐用性，性能優於現有基準金屬。這項突破發現象徵催化劑研究的新進展。不過，這些合金仍需進一步在實際應用中進行測試，以確保其長期穩定性和實際效能。

人工智慧技術的未來展望

人工智慧技術的應用顯著縮短實驗時間，僅需數天的模擬就能找到更高效的催化劑配方，展現在催化劑研發中的巨大優勢。未來這項技術有望進一步優化，並擴展到更廣泛的氫能源生產場景。總體而言，人工智慧在推動綠氫能源技術的進步中扮演關鍵角色，隨著技術的進一步成熟，它對全球能源結構的影響將愈加深遠。

資料來源：Interesting Engineering

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