多伦多大学的研究人员利用人工智能为生产绿色氢燃料所需新催化剂生成了一个“配方”。随着气候变化的影响开始在我们的日常生活中变得越来越明显，像这样的研究可以打开绿色氢燃料的大门，它可以用于从交通到住宅和商业供暖的所有领域。

虽然制造氢燃料的整个过程相当复杂，但可以简单概括为：科学家们将水和来自可再生能源的电通过浸没在水中的两片电极的金属之间传递。这些电极被涂上一层催化剂，加速了水分解成两部分——氢气和氧气的过程。这些氢气被提取出来用作燃料。

到目前为止，氧化铱是最广泛使用的催化剂，可以承受该反应中恶劣的酸性条件。遗憾的是，铱极其稀缺和昂贵。这使得它不适合大规模氢气生产。钌基催化剂比铱更丰富，也更便宜，但由于反应过程中钌原子会过度氧化，它们存在不稳定性。

因此，多伦多大学的科学家们努力利用人工智能资源来解决这个问题。该团队创建了一个人工智能程序，以加快寻找最佳合金组合的速度，这种合金组合将在水分解反应中充当催化剂。该程序通过数字模拟分析了36000多种不同的金属氧化物组合。传统上，这样的搜索需要在实验室中反复试验。

“我们谈论的是数亿或数十亿种合金候选材料，其中一种可能是正确的答案。”开发人工智能项目的团队成员Jehad Abed在一篇关于这项研究的博客文章中说。

在让人工智能程序尝试了3.6万种不同的金属氧化物组合后，程序推荐了钌、铬和钛的组合。然后，Abed在实验室里测试了该程序提供的最佳候选物，看看该程序是否准确。然后，该团队使用萨斯喀彻温大学的加拿大光源(CLS)来帮助研究人员了解新催化剂的工作原理。

把CLS想象成一个超级强大的显微镜，它使用x射线来观察我们用眼睛或普通显微镜看不到的东西。当催化剂分解水时，科学家们将这些x射线照射在他们的新催化剂上。这使他们能够看到催化剂中的原子是如何排列的，以及它们在反应过程中是如何移动的。具体来说，他们想确保钌不会溶解，这通常是由于过度氧化而发生的。

经过这个过程，科学家们发现他们的新催化剂比其他候选催化剂更能防止钌溶解。此外，他们发现这种催化剂不易从自身结构中分解氧气，从而帮助它能够持续更长工作时间。更重要的是，他们目睹了一些非常令人难以置信的结果。

“计算机推荐的合金在稳定性和耐用性方面比我们的基准金属要好20倍。”Abed说。“它持续了很长时间，而且工作效率很高。”

这项研究被认为是一个重大的成功，但是科学家们在将钌、铬和钛合金用于大规模制氢之前还有很长的路要走。科学家们表示，他们需要进行大量的测试，以确保它能在“现实世界”的条件下持续使用。

这里进行的工作也证明人工智能可以提供更快的途径来找到围绕气候危机的复杂问题的答案。