Koç Üniversitesi'nde yapılan araştırmada, enerji ve sanayi tesislerinin baca gazlarındaki karbondioksiti atmosfere salınmadan önce ayırabilecek membranları belirlemek için yapay zekâ kullanıldı. Çalışma, 104.196 farklı malzeme eşleşmesini saniyeler içinde değerlendirdi.
Karbon yakalama için yeni yöntem
Koç Üniversitesi Kimya ve Biyoloji Mühendisliği Bölümü'nden Prof. Dr. Seda Keskin Avcı ile yüksek lisans öğrencisi Feride Neva Yüngül, gaz ayırma membranlarında kullanılabilecek en uygun malzeme çiftlerini tespit etmeye odaklandı. Araştırma, moleküllerin malzeme içindeki davranışını hesaplayan bilgisayar simülasyonlarını yapay zekâ ile birleştirdi.
Enerji üretimi ve sanayi süreçlerinde oluşan baca gazları yalnızca karbondioksit değil, azot ve başka gazlar da içeriyor. Karbon yakalamanın amacı, karbondioksiti bu karışım içinden ayırarak atmosfere ulaşmasını önlemek. Ancak geleneksel yöntemler yüksek enerji tüketebiliyor.
104.196 kombinasyon saniyeler içinde tarandı
Araştırmacılar, polimerler ile MOF (Metal-Organic Frameworks - Metal-Organik Kafes Yapıları) adı verilen gözenekli malzemeleri birlikte değerlendirdi. Yapay zekâ modeli, 8.683 farklı MOF'u 12 polimerle eşleştirerek toplam 104.196 olası kombinasyonu analiz etti.
Sonuçlara göre model, karbondioksit, metan, hidrojen ve azot gibi gazların ayrıştırılmasında hangi eşleşmelerin daha başarılı olabileceğini yüksek doğrulukla tahmin etti. Çalışma, birçok MOF-polimer kombinasyonunun mevcut geleneksel membranlardan daha iyi performans gösterebileceğini ortaya koydu.
Çalışma bilim dünyasına açıldı
Nature yayın grubundan Communications Materials dergisinde yayımlanan araştırmada geliştirilen yapay zekâ modeli ve veri seti tüm bilim dünyasının kullanımına açıldı. Böylece güçlü bilgisayar altyapısı olmayan ekiplerin de binlerce malzeme kombinasyonunu kısa sürede değerlendirebilmesi hedefleniyor.
Çalışmanın, karbon yakalama teknolojileri, doğal gazın temizlenmesi ve hidrojen üretimi gibi alanlarda daha verimli membranların geliştirilmesini hızlandırması bekleniyor.
