El objetivo es encontrar nuevas soluciones para formular una estrategia climática sostenible a largo plazo y limitar el cambio climático.
El equipo de investigación de IBM ha recurrido a la Inteligencia Artificial (IA) para acelerar el diseño y el descubrimiento de mejores membranas poliméricas, para separar de manera eficiente el dióxido de carbono de los gases de combustión.
Al utilizar un modelo generativo molecular con IA, el equipo ha identificado varios cientos de estructuras moleculares que podrían permitir alternativas más eficientes y económicas, que las membranas de separación existentes para capturar el CO2 emitido en los procesos industriales. Por el momento evalúan esas moléculas candidatas con la ayuda de la simulación de dinámica molecular automatizada en clústeres de computación de alto rendimiento (HPC).
El almacenamiento seguro y eficaz de CO2 después de su captura sigue siendo un desafío. Un enfoque prometedor es inyectar el gas en formaciones geológicas. De hecho, los expertos confirman que «el espacio poroso en rocas sedimentarias alrededor del mundo es más que suficiente para aislar todo el CO2 que la humanidad podría querer eliminar del aire».
Pero la física y la química del proceso en la escala de poros de una roca de depósito no es bien entendida. Y la eficiencia de la conversión y almacenamiento de CO2 también depende del tipo de roca y de las condiciones del reservorio.
La tecnología contra el Cambio Climático
Para abordar el problema, IBM Research ha creado una herramienta basada en la nube que simula el flujo de fluidos de dióxido de carbono en tipos específicos de roca, lo que permite a los científicos evaluar la captura de CO2 y, eventualmente, los escenarios de conversión a escala de poros. En última instancia, la tecnología podría permitir a los investigadores e ingenieros realizar un análisis rápido y optimizar los requisitos específicos de la roca para mineralizar y almacenar CO2 de manera eficiente, segura y a largo plazo.
Además, será necesario acelerar el descubrimiento de materiales absorbentes de CO2. Puede llevar años, incluso décadas, descubrir un nuevo material o determinar qué material existente es el más adecuado para una aplicación particular de captura de carbono. Con el cambio climático, no hay tiempo que perder.
En un intento por acelerar el proceso, el equipo de IBM ha creado una plataforma de detección basada en la nube para filtrar rápidamente entre millones de potenciales adsorbentes de CO2 a nivel de nanopartículas. La herramienta permitirá a los ingenieros de materiales seleccionar las mejores opciones para perfeccionar la absorción de dióxido de carbono en una aplicación particular.
La plataforma permite búsquedas rápidas a través de grandes cantidades de estructuras conocidas, lo que posibilita un descubrimiento más veloz. Por ejemplo, un químico podría utilizarlo para identificar los nanomateriales más prometedores para un proceso industrial. Una vez determinados los candidatos más viables, el marco computacional podría informar la síntesis química y la optimización del material para acelerar el descubrimiento en el laboratorio.
En los proyectos del equipo de IBM Research, se han combinado IA, HPC y tecnologías de nube para acelerar a gran escala el descubrimiento de nuevos materiales. Estos esfuerzos derivan de la reciente iniciativa global de IBM Research llamada Future of Climate, que reúne tecnología de descubrimiento de materiales y conocimientos científicos en la red mundial de laboratorios de investigación de IBM.
El portafolio más amplio también incluye la investigación y el desarrollo de estrategias para reducir la huella de carbono de la computación en la nube y dentro de la cadena de suministro, así como técnicas para modelar el impacto del cambio climático.
El objetivo de estos trabajos es encontrar nuevas soluciones para formular una estrategia climática sostenible a largo plazo y limitar el cambio climático.
