لتجنب التأثيرات المناخية الكارثية، يجب معالجة انبعاثات الكربون المفرطة، في هذه المرحلة، خفض الانبعاثات ليس كافيا، التقاط الهواء المباشر، وهي تقنية تسحب ثاني أكسيد الكربون من الهواء المحيط، لديها إمكانات كبيرة للمساعدة في حل المشكلة.
ولكن هناك تحديا كبيرا، بالنسبة لتقنية التقاط الهواء المباشر، يتطلب كل نوع من البيئة والموقع تصميمًا فريدًا ومحددًا، على سبيل المثال، سيكون تكوين الالتقاط الجوي المباشر في تكساس مختلفًا بالضرورة عن ذلك الموجود في أيسلندا، يجب أن يتم تصميم هذه الأنظمة بمعايير دقيقة للرطوبة ودرجة الحرارة وتدفقات الهواء لكل مكان.
تعاونت Georgia Tech وMeta لإنتاج قاعدة بيانات ضخمة ، مما قد يجعل تصميم وتنفيذ تقنيات التقاط الهواء المباشر أسهل وأسرع، مكنت قاعدة البيانات مفتوحة المصدر الفريق من تدريب نموذج ذكاء اصطناعي أسرع بكثير من عمليات المحاكاة الكيميائية الحالية، يمكن للمشروع، المسمى OpenDAC ، أن يعمل على تسريع الحلول المناخية التي يحتاجها الكوكب بشدة.
العثور على مادة يمكنها التقاط الكربون بكفاءة
تم نشر بحث الفريق في مجلة ACS Central Science ، وقال أندرو ج. ميدفورد، الأستاذ المشارك في كلية الهندسة الكيميائية والبيولوجية الجزيئية (ChBE) المؤلف الرئيسي لهذه الورقة “بالنسبة لالتقاط الهواء المباشر، هناك العديد من الأفكار حول أفضل السبل للاستفادة من تدفقات الهواء وتقلبات درجات الحرارة في بيئة معينة”، مضيفا “لكن المشكلة الرئيسية تكمن في العثور على مادة يمكنها التقاط الكربون بكفاءة في ظل الظروف المحددة لكل بيئة.”
وقال ميدفورد، إن فكرتهم كانت “إنشاء قاعدة بيانات ومجموعة من الأدوات لمساعدة المهندسين على نطاق واسع، الذين يحتاجون إلى العثور على المواد المناسبة التي يمكن أن تعمل”، “أردنا استخدام الحوسبة لنقلهم من عدم معرفة من أين يبدؤون إلى منحهم قائمة قوية من المواد التي يمكنهم تجميعها وتجربتها.”
تحتوي على بيانات تفاعل لـ 8400 مادة مختلفة ومدعومة بما يقرب من 40 مليون حساب في ميكانيكا الكم، ويعتقد الفريق أنها أكبر وأقوى مجموعة بيانات من نوعها.
بناء شراكة (وقاعدة بيانات)
كان الباحثون في فريق Meta’s Fundamental AI Research (FAIR) يبحثون عن طرق لتسخير براعتهم في التعلم الآلي لمعالجة تغير المناخ، توصلوا إلى الالتقاط المباشر للهواء باعتباره تقنية واعدة وكانوا بحاجة إلى العثور على شريك يتمتع بالخبرة في كيمياء المواد من حيث صلتها باحتجاز الكربون، ذهبوا مباشرة إلى معهد جورجيا للتكنولوجيا.
يعد ديفيد شول، أستاذ كلية ChBE، وزميل هيئة التدريس Cecile L وDavid IJ Wang، ومدير مبادرة إزالة الكربون التحويلية في مختبر أوك ريدج الوطني، أحد أفضل الخبراء على مستوى العالم في الأطر المعدنية العضوية (MOFs) هذه فئة من المواد الواعدة لالتقاط الهواء المباشر بسبب بنيتها التي تشبه القفص وقدرتها المثبتة على جذب ثاني أكسيد الكربون وحبسه.
قام شول بإحضار ميدفورد، المتخصص في تطبيق نماذج التعلم الآلي على عمليات المحاكاة الذرية والكمية من حيث صلتها بالكيمياء، إلى المشروع.
قدم شول وميدفورد وطلابهم جميع المدخلات لقاعدة البيانات، ونظرًا لأن قاعدة البيانات تتنبأ بتفاعلات وزارة المالية ومخرجات الطاقة لتلك التفاعلات، فقد كانت هناك حاجة إلى معلومات كبيرة.
لقد كانوا بحاجة إلى معرفة بنية كل الهياكل المعدنية العضوية المعروفة تقريبًا، سواء بنية الهياكل المعدنية العضوية في حد ذاتها أو بنية الهياكل المعدنية العضوية التي تتفاعل مع ثاني أكسيد الكربون وجزيئات الماء.
وقال ميدفورد: “للتنبؤ بما يمكن أن تفعله المادة، عليك أن تعرف مكان كل ذرة وما هو عنصرها الكيميائي”، “كان اكتشاف مدخلات قاعدة البيانات يمثل نصف المشكلة، وهنا يأتي فريق Georgia Tech الذي جلب الخبرة الأساسية.”
استفاد الفريق من مجموعات كبيرة من هياكل الأطر المعدنية العضوية التي طورها شول ومعاونوه سابقًا.
كما قاموا بإنشاء مجموعة كبيرة من الهياكل التي تضمنت العيوب الموجودة في المواد العملية.
قوة التعلم الآلي
قام أنورووب سريرام، قائد هندسة الأبحاث في FAIR والمؤلف الأول لهذه الورقة، بإنشاء قاعدة البيانات عن طريق إجراء حسابات كيمياء الكم على المدخلات المقدمة من فريق Georgia Tech.
استخدمت هذه الحسابات حوالي 400 مليون ساعة من ساعات وحدة المعالجة المركزية، وهو ما يعادل مئات المرات من الحوسبة التي يمكن لمختبر الحوسبة الأكاديمي العادي القيام بها خلال عام واحد.
قامت FAIR أيضًا بتدريب نماذج التعلم الآلي على قاعدة البيانات، وبمجرد تدريبها على 40 مليون عملية حسابية، تمكنت نماذج التعلم الآلي من التنبؤ بدقة بكيفية تفاعل الآلاف من الأطر العضوية المعدنية مع ثاني أكسيد الكربون.
أظهر الفريق أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم هي أدوات جديدة قوية لاكتشاف المواد، وتوفر دقة مماثلة لحسابات كيمياء الكم التقليدية بينما تكون أسرع بكثير، ستسمح هذه الميزات للباحثين الآخرين بتوسيع العمل لاستكشاف العديد من الأطر العضوية المعدنية الأخرى في المستقبل.
وقال سريرام: “كان هدفنا هو النظر إلى مجموعة جميع الأطر العضوية المعدنية المعروفة والعثور على تلك التي تجذب ثاني أكسيد الكربون بقوة بينما لا تجتذب مكونات الهواء الأخرى مثل بخار الماء، واستخدام هذه الحسابات الكمومية الدقيقة للغاية للقيام بذلك”، “على حد علمنا، هذا شيء لم تتمكن أي قاعدة بيانات أخرى لاحتجاز الكربون من القيام به.”
ومن خلال استخدام قاعدة البيانات الخاصة بهم، حدد فريقا Georgia Tech وMeta حوالي 241 إطارًا عضويًا عضويًا ذات قدرة عالية بشكل استثنائي على التقاط الهواء المباشر.
المضي قدما مع التأثير
وقال مات أويتينديل، مدير فريق الكيمياء في Meta’s FAIR والمؤلف المشارك في الدراسة: “وفقًا للأمم المتحدة ومعظم الدول الصناعية، نحتاج إلى الوصول إلى صافي انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بحلول عام 2050″، مضيفا “معظم ذلك يجب أن يحدث من خلال الوقف التام لانبعاثات الكربون، ولكن يجب علينا أيضًا معالجة انبعاثات الكربون التاريخية وقطاعات الاقتصاد التي يصعب للغاية إزالة الكربون منها – مثل الطيران والصناعات الثقيلة، ولهذا السبب يجب أن تكون تقنيات إزالة ثاني أكسيد الكربون مثل الالتقاط المباشر للهواء ضرورية. ستتوفر على الإنترنت خلال الـ 25 عامًا القادمة”.
في حين أن الالتقاط المباشر للهواء لا يزال مجالًا ناشئًا، يقول الباحثون، إنه من الأهمية بمكان أن تكون الأدوات الرائدة – مثل قاعدة بيانات OpenDAC المتوفرة في ورقة الفريق – قيد التطوير الآن.
وقال سريرام: “لن يكون هناك حل واحد يوصلنا إلى صافي انبعاثات صفرية”، “إن الالتقاط المباشر للهواء له إمكانات كبيرة ولكن يجب توسيع نطاقه بشكل كبير قبل أن نتمكن من إحداث تأثير حقيقي. أعتقد أن الطريقة الوحيدة التي يمكننا من خلالها تحقيق ذلك هي العثور على مواد أفضل.”
ويأمل الباحثون من كلا الفريقين أن ينضم المجتمع العلمي إلى البحث عن المواد المناسبة، مشروع مجموعة بيانات OpenDAC بأكمله مفتوح المصدر، بدءًا من البيانات وحتى النماذج وحتى الخوارزميات.
وقال ميدفورد: “آمل أن يؤدي هذا إلى تسريع تطوير تقنيات الانبعاثات السلبية مثل الالتقاط المباشر للهواء ، والذي ربما لم يكن ممكنا لولا ذلك”، “كنوع، يجب علينا حل هذه المشكلة في مرحلة ما، وآمل أن يساهم هذا العمل في الوصول بنا إلى هناك، وأعتقد أن لديه فرصة حقيقية للقيام بذلك.”
