Исследователи из Центра компетенций НТИ «Водород как основа низкоуглеродной экономики» на базе ФИЦ «Институт катализа им. Г. К. Борескова СО РАН» и Университета ИТМО использовали машинное обучение, чтобы оптимизировать параметры катализаторов для интенсификации производства чистого водорода и прогнозировать эффективность фотокатализа.
Математическую модель с использованием ИИ составляли для определения и прогноза активности материалов на основе графитоподобного нитрида углерода (g-C3N4) в реакции фотокаталитического выделения водорода. В процессе обработки данных учитывали условия синтеза g-C3N4, а также фазовый состав, площадь поверхности и каталитическую активность образцов. Для обучения алгоритма применяли метод градиентного бустинга, который эффективно обрабатывает сложные зависимости между параметрами и позволяет максимально точно предсказывать результаты.
Специалисты Водородного центра компетенций НТИ на базе ФИЦ ИК СО РАН создали и проанализировали базу данных по графитоподобному нитриду углерода. Она включила в себя различные подходы к синтезу, данные об активности материалов в реакции фотокаталитического получения водорода, а также результаты физико-химического анализа.
Источник: Наука в Сибири