AIを活用した環境に優しい吸収液の開発手法

発行日：2024年7月10日

原典：Carbon Capture Journal

米国オークリッジ国立研究所（Oak Ridge National Laboratory）の科学者達が、環境に優しい産業CO₂回収吸収液の特定を加速するために人工知能を利用した手法を開発した。

研究は、無毒で生分解性があり、安定性が高く、費用効果的で、再利用可能であることが知られている部類の吸収液を対象にしている。

科学者達は、産業利用のための性能に影響を与える重要な特性である、吸収液の粘度を予測する方法を開発した。672種類の吸収液に関する約5,000のデータ点を収集し、吸収液の分子間相互作用を導く量子化学的特徴を評価し、データを素早く解析し、最適な候補を決定するためにカテゴリカル・ブースティングと呼ばれるアルゴリズムを設置した。

「我々のアプローチは、全ての可能な分子間相互作用を取り入れながら、計算時間を短縮し、複雑さを軽減した」と、ORNLのMohan Mood氏は述べた。

An AI aided method for developing eco friendly solvents

Published: 10 July 2024

Source: Carbon Capture Journal

Oak Ridge National Laboratory scientists have developed a method using artificial intelligence to accelerate the identification of environmentally friendly solvents for industrial carbon capture.

The research targets a class of solvents known for being nontoxic, biodegradable, highly stable, cost-effective and reusable.

The scientists developed a method to predict solvent viscosity — a key property impacting performance for industrial applications. They compiled nearly 5,000 data points on 672 solvents, evaluated quantum chemical features that guide solvent molecular interactions, and deployed an algorithm called categorical boosting to quickly parse the data and determine the best candidates.

“We reduced computational time and complexity with our approach, while still incorporating all possible molecular interactions,” said ORNL’s Mohan Mood.