Российские ученые использовали ИИ для оптимизации катализаторов водорода

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.