Учёные нашли тысячи ранее упущенных химических реакций, которые могут повысить эффективность превращения углекислого газа CO2 в ценные топлива и промышленные химикаты. Комбинируя машинное обучение с современными компьютерными симуляциями, команда из Индийского института науки (IISc) выделила 9 389 отдельных реакций на поверхности медного катализатора, выявив неожиданные химические траектории, пропущенные традиционными моделями. Это открытие стало результатом перехода от ограниченного набора шагов к значительно более обширной карте реакций, что, по словам авторов, снимает тревогу за полноту модели.

Полученные выводы, опубликованные в Nature Communications, дают новый ориентир для создания более действенных катализаторов, которые помогают CO2 превращать в полезные продукты, такие как метанол. В работе отмечается, что обнаружен и неожиданный способ участия водорода в этих реакциях, что ставит под сомнение устоявшиеся представления о механизме процесса.

Чтобы сдвинуться к практическим решениям по переработке CO2, исследователи развернули полный набор реакций, отслеживаемых на поверхности катализатора: начав с квантово-механических вычислений для построения базы из 152 реакций, они затем применили модели машинного обучения для быстрого расчета энергии перехода новых реакций. Так появилась развёрнутая сеть из 9 389 шагов вместо исходных 152.

По словам корреспондирующего автора Анантха Говинда Раджана, расширение сети критично повлияло на точность прогнозов: при изначальном узком наборе реакций в модели доминирующим продуктом erroneously числился формиат, тогда как экспериментально — метанол; также прогнозируемое количество конвертированного CO2 было существенно меньше реального. Только после включения тысяч дополнительных реакций прогнозы стали согласовываться с наблюдениями.

Экспериментальная верификация проводилась в Hindustan Petroleum Corporation Limited (Green Research and Development Centre) и в Agency for Science, Technology and Research в Сингапуре, а также в IISc при участии Ambedkar Dukkipati и коллег из компьютерных дисциплин. Эти данные поддерживают выводы о преимуществах более обширной сети реакций и потенциале применения для разработки новых катализаторов.