Swiss Cat+: KI-Roboter findet Katalysatoren für Herstellung von Methanol aus CO₂
Das von ETH-Forschern entwickelte Roboterlabor Swiss Cat+ synthetisiert und testet Katalysatoren automatisch. Dabei kommen auch KI-Algorithmen zum Einsatz.
Das Swiss-Cat+-Labor, das automatisiert Katalysatoren synthetisieren und testen kann.
(Bild: Michel Büchel / ETH Zürich)
Wissenschaftler der Eidgenössisch Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich) haben das Robotersystem Swiss Cat+ entwickelt, das mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) Zusammensetzungen von Metallkatalysatoren für die Herstellung von Methanol als Brennstoff aus CO₂ automatisch ermitteln kann. Das System arbeitet mit einer hohen Verlässlichkeit, versprechen die Forscher.
Katalysatoren werden dazu verwendet, um chemische Reaktionen zu beschleunigen, die dann mit möglichst geringer Energie ablaufen. Um unerwünschte Nebenreaktionen zu vermeiden, muss ein solcher Katalysator möglich spezifisch abgestimmt sein, um eine wirksame Reaktion zu erzielen. Das gelingt in der industriellen Produktion hauptsächlich mit Metallkatalysatoren. Um solche zu finden, muss allerdings ein hoher Aufwand betrieben werden. Mit experimentellen Methoden kann es sehr lange dauern.
An dieser Stelle kommt der von den ETH-Wissenschaftlern entwickelte Roboter zum Einsatz, der automatisch Metallkatalysatoren für die Herstellung von Methanol aus CO₂ finden kann. Das System arbeitet schnell und kostengünstig, schreiben die Wissenschaftler in der Studie "Swiss CAT+, a Data-driven Infrastructure for Accelerated Catalysts Discovery and Optimization", die in CHIMIA veröffentlicht ist.
Um einen optimalen Katalysator für die Herstellung von Methanol aus CO₂ zu finden, gebe es unendlich viele Möglichkeiten, Atome zu einem Katalysator zusammenzusetzen. "Der chemische Raum, in dem wir nach Katalysatoren suchen, umfasst etwa 10²⁰ Möglichkeiten (hundert Milliarden Milliarden). Wir müssen also buchstäblich die Nadel im chemischen Heuhaufen finden", sagt Christophe Copéret, Professor am Laboratorium für Anorganische Chemie der ETH Zürich und Mitentwickler des Swiss-Cat+-Projekts.
Um den "chemischen Heuhaufen" zu verkleinern, trafen die Forscher eine Vorauswahl bei den Hauptkatalysatorwirkstoffen. Dabei nutzten sie Erfahrungswerte und bezogen auch wirtschaftliche Überlegungen mit ein. Denn Katalysatoren müssen nicht nur wirksam sein, sondern sich auch preisgünstig herstellen lassen, um sie industriell einsetzen zu können. Die Forscher beschränkten sich daher auf die Metalle Eisen, Kupfer und Kobalt. Hinzu kamen drei Dotierungen sowie Kalium und vier typische Metalloxide als Trägermaterialien. Insgesamt blieben so noch 20 Millionen Kombinationsmöglichkeiten übrig.
Suche mittels KI und statistischem Verfahren
Mithilfe eines KI-Algorithmus bestimmten sie zunächst 24 zufällige Katalysatorzusammensetzungen. Dabei griffen die Forscher auf einen Algorithmus zurück, der mit der bayesianischen Optimierung arbeitet, die möglichst gute Lösungen sucht. Dieses statistische Verfahren leitet die Ergebnisse aus der Wahrscheinlichkeit ab, die aus dem bestehenden Kenntnisstand erwartet werden können. Dies ist ein anderer Ansatz als die klassischen statistischen Verfahren, die die Wahrscheinlichkeit aus der relativen Häufigkeit ableiten. Das bayesianische Verfahren kann überall dort angewendet werden, wo wenige Daten zur Verfügung stehen.
Die so ermittelten Katalysatorzusammensetzungen ließen die Forscher durch das automatisierte Mini-Labor Swiss Cat+ laufen, das die Katalysatoren synthetisieren und testen kann. Die Ergebnisse nutzen die Wissenschaftler als Ausgangspunkt, um daraus mittels KI eine Prognose für weitere Zusammensetzungen zu erstellen. Auch diese wurden automatisch erstellt und geprüft. Insgesamt sechs solcher Runden wurden absolviert. Dabei verbesserten sich die Ergebnisse von Runde zu Runde – teilweise auch recht sprunghaft, was nach Angaben der Forscher beabsichtigt war. Das liege am verwendeten Algorithmus, der "auch eine erkundende Komponente" enthalte. In jeder Runde werden dadurch neue Versionen von Zusammensetzungen in das System eingebracht, um zu verhindern, dass der Möglichkeitsraum nicht ausgeschöpft wird.
Insgesamt 150 Katalysatoren konnte das System innerhalb von sechs Wochen ermitteln. Nach Angaben der Wissenschaftler hätte es mit herkömmlichen Methoden Jahre gedauert. Die ermittelten Katalysatoren zeichnen sich durch "hohe Umwandlungsraten mit einem geringen Anteil an Nebenprodukten aus", stellt Copéret fest.
Die Wissenschaftler wollten mit ihrem System jedoch nicht den optimalen Metallkatalysator für die Herstellung von Methanol aus CO₂ finden. Vielmehr war ihr Ziel, eine Methode zu entwickeln, die mit ermittelten Reaktions-Daten eine gezielte Suche nach Katalysatoren ermöglicht.
(olb)