Le développement de catalyseurs pour une production durable de carburant et de produits chimiques nécessite une sorte d'effet Boucle d'or :certains catalyseurs sont trop inefficaces tandis que d'autres sont trop peu économiques. Les tests de catalyseur prennent également beaucoup de temps et de ressources. De nouvelles percées en chimie quantique computationnelle, cependant, promettent de découvrir des catalyseurs « justes » et des milliers de fois plus rapides que les approches standard.

Le professeur agrégé John A. Keith de l'Université de Pittsburgh et son groupe de laboratoire à la Swanson School of Engineering utilisent de nouvelles procédures informatiques de chimie quantique pour classer les électrocatalyseurs hypothétiques qui sont « trop lents » ou « trop chers », de manière beaucoup plus approfondie et rapide que ce que l'on croyait possible il y a quelques années. Keith est également membre de la faculté Richard King Mellon en énergie au département de génie chimique et pétrolier de la Swanson School.

La compilation de recherche du groupe Keith, "Explorations chimiques quantiques computationnelles de l'espace chimique/matériel pour des électrocatalyseurs efficaces, " a été présenté ce mois-ci dans Interface , un magazine trimestriel de The Electrochemical Society.

"Depuis des décennies, le développement du catalyseur a été le résultat d'essais et d'erreurs - des années de développement et d'essais en laboratoire, nous donnant une compréhension de base du fonctionnement des processus catalytiques. Aujourd'hui, la modélisation informatique nous donne un nouvel aperçu de ces réactions au niveau moléculaire, " Keith a expliqué. " Cependant, le plus excitant est la chimie quantique computationnelle, qui peut simuler les structures et la dynamique de plusieurs atomes à la fois. Couplé au domaine croissant de l'apprentissage automatique, nous pouvons prédire et simuler plus rapidement et plus précisément des modèles catalytiques."

Dans l'article, Keith a expliqué une approche à trois volets pour prédire de nouveaux électrocatalyseurs :1) analyser des chemins de réaction hypothétiques; 2) prédire les environnements électrochimiques idéaux; et 3) criblage à haut débit alimenté par la théorie fonctionnelle de la densité de perturbation alchimique et l'apprentissage automatique. L'article explique comment ces approches peuvent transformer la façon dont les ingénieurs et les scientifiques développent les électrocatalyseurs nécessaires à la société.

"Ces méthodes de calcul émergentes peuvent permettre aux chercheurs d'être plus de mille fois plus efficaces pour découvrir de nouveaux systèmes par rapport aux protocoles standard, " Keith a déclaré. "Pendant des siècles, la chimie et la science des matériaux se sont appuyées sur des modèles edisoniens traditionnels d'exploration en laboratoire, qui amènent beaucoup plus d'échecs que de réussites et donc beaucoup de temps et de ressources gaspillés. La chimie quantique computationnelle traditionnelle a accéléré ces efforts, mais les méthodes les plus récentes les surchargent. Cela aide les chercheurs à mieux identifier les catalyseurs non découverts dont la société a désespérément besoin pour un avenir durable. »