據(jù)九州大學官網(wǎng)報道，該校山崎仁丈教授等開發(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，然后僅通過一次實驗就發(fā)現(xiàn)了較高性能的新型質(zhì)子導電性電解質(zhì)。這是將實驗研究和數(shù)據(jù)科學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(shù)據(jù)，結合從其他論文中收集的數(shù)據(jù)，形成了65種鈣鈦礦氧化物的761個數(shù)據(jù)，并交給AI進行學習。然后通過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(jù)“地圖”指引即通過實驗一次合成質(zhì)子導電性能較高的鍶、錫、氧化鈧化合物SrSn0.8Sc0.2O3-δ。相關論文在線發(fā)表于美國化學會雜志《ACS Energy Letters》。
注：本文摘自國外相關研究報道，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場，僅供參考。
