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Empresas de tecnologia buscam soluções sobre energia solar

Um dos grandes desafios da humanidade é quebrar sua dependência de combustíveis fósseis e acelerar o progresso da energia renovável. Ainda assim, há muitos problemas técnicos por resolver para que essa energia atinja hidrocarbonetos e eficiência de combustível de alta densidade.

Além disso, há um amplo espaço para melhorias na forma como essa energia é obtida e armazenada.

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Problemas adicionais

O problema inclui captar a energia solar gerada ao meio-dia, em sua potência máxima, e depois aplicá-la doze horas depois, à noite. O mesmo acontece com a energia eólica, a força do vento não é constante. Portanto, gerar a mesma quantidade de eletricidade em todo momento é impossível por enquanto. O armazenamento atual é baseado no uso de baterias clássicas de íons de lítio. Se eles tivessem que armazenar a demanda elétrica do planeta, seria caro e não faria sentido.

Uma maneira de armazenar esse excesso de energia é convertê-la em outro combustível, como o hidrogênio. O processo é extremamente simples: um catalisador imerso em água é unido aos polos positivos e negativos de uma bateria, o produto resultante é hidrogênio e oxigênio. O problema é que o catalisador, ou o material que deve ser colocado entre os dois polos da bateria, são metais raros como a platina, de modo que a produção com este método não é viável.

O desafio é encontrar materiais mais eficientes que possam ser catalisadores no processo de produção de hidrogênio. A dificuldade está no problema de que existem trilhões de possíveis interações atômicas entre os 40 metais conhecidos. Até agora, a pesquisa utiliza cálculos extensos em simulações com as capacidades limitadas dos computadores, que só conseguiram um rascunho miserável de 0,7% das combinações possíveis.

 

Um projeto de pesquisa busca resolver o problema do armazenamento de energia

Em colaboração com a conhecida Universidade Carnegie Mellon e a equipe de pesquisa do professor Zachary Ulissi, o Facebook Research lançou um banco de dados de código aberto chamado Open Catalyst 2020. A comunidade científica pode participar na busca desse novo catalisador e, assim, acelerar a investigação. A inteligência artificial do Facebook e seus modelos de aprendizado de máquina possibilita reduzir a necessidade de usar altas quantidades de computação para simulações e dar acesso ao uso da computação quântica.

A boa notícia é que ainda temos tempo, visto que resolver o problema leva anos.

Oferecer as bases de dados da comunidade científica e modelos de IA para simulações tem um duplo objetivo. Por um lado, mais pessoas podem ajudar a resolver o problema e encontrar o catalisador. Por outro lado, torna um problema químico acessível a especialistas e pesquisadores de modelos de aprendizado de máquina. Resolve metade do problema, alcançando melhores modelos de simulação.



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