为了避免灾难性的气候影响，必须解决过量的碳排放问题。在这一点上，仅仅减少排放还不够。直接空气捕获是一种从环境空气中提取二氧化碳的技术，具有帮助解决这一问题的巨大潜力。
但这是一个很大的挑战。对于直接空气捕获技术，每种类型的环境和位置都需要独特的具体设计。例如，德克萨斯州的直接空气捕获配置必然与冰岛的不同。这些系统必须根据每个地方的湿度、温度和气流的精确参数进行设计。
现在，佐治亚理工学院和Meta合作创建了一个庞大的数据库，有可能使设计和实施直接空气捕获技术变得更容易、更快捷。该开源数据库使该团队能够训练人工智能模型，该模型比现有的化学模拟快几个数量级。该项目名为OpenDAC，可以加速地球迫切需要的气候解决方案。
“对于直接空气捕获，有很多关于如何最好地利用给定环境的气流和温度波动的想法，”化学与生物分子工程学院(ChBE)副教授、研究人员AndrewJ.Medford说。该论文的主要作者。
“但一个主要问题是找到一种能够在每种环境的特定条件下有效捕获碳的材料。”
梅德福说，他们的想法是“创建一个数据库和一套工具来广泛帮助需要找到合适材料的工程师”。“我们希望利用计算来帮助他们从不知道从哪里开始开始，为他们提供一份可靠的材料清单来合成和尝试。”
该团队包含8,400种不同材料的反应数据，并由近4000万次量子力学计算提供支持，相信它是同类中最大、最强大的数据集。
建立伙伴关系(和数据库)
Meta基础人工智能研究(FAIR)团队的研究人员正在寻找利用机器学习能力应对气候变化的方法。他们将直接空气捕获视为一项有前途的技术，并需要找到一个在与碳捕获相关的材料化学方面具有专业知识的合作伙伴。他们直接去了佐治亚理工学院。
DavidSholl，ChBE教授、CecileL.和DavidIJWang教职研究员、橡树岭国家实验室转型脱碳计划主任，是金属有机框架(MOF)领域的世界顶尖专家之一。这些是一类有望直接捕获空气的材料，因为它们具有笼状结构，并被证明具有吸引和捕获二氧化碳的能力。
肖尔将梅德福带入了该项目，梅德福专门将机器学习模型应用于与化学相关的原子和量子力学模拟。
肖尔、梅德福和他们的学生提供了数据库的所有输入。由于数据库预测MOF相互作用以及这些相互作用的能量输出，因此需要大量信息。
他们需要了解几乎所有已知MOF的结构，包括MOF本身的结构以及MOF与二氧化碳和水分子相互作用的结构。
“为了预测一种材料的用途，你需要知道每个原子的位置以及它的化学元素是什么，”梅德福说。“找出数据库的输入只是问题的一半，而这正是我们佐治亚理工学院团队带来核心专业知识的地方。”
该团队利用了Sholl和他的合作者之前开发的大量MOF结构。他们还创建了大量结构，其中包括实际材料中发现的缺陷。
机器学习的力量
FAIR研究工程负责人、该论文的第一作者AnuroopSriram通过对佐治亚理工学院团队提供的输入运行量子化学计算来生成数据库。这些计算使用了大约4亿个CPU小时，这是普通学术计算实验室一年的计算量的数百倍。
FAIR还在数据库上训练了机器学习模型。经过4000万次计算训练后，机器学习模型能够准确预测数千个MOF将如何与二氧化碳相互作用。
该团队证明，他们的人工智能模型是用于材料发现的强大新工具，提供与传统量子化学计算相当的精度，同时速度更快。这些功能将使其他研究人员能够扩展工作，在未来探索许多其他MOF。
Sriram说：“我们的目标是研究所有已知的MOF集合，找到那些最能强烈吸引二氧化碳而不吸引水蒸气等其他空气成分的MOF，并使用这些高精度的量子计算来做到这一点。”“据我们所知，这是其他碳捕获数据库无法做到的。”
佐治亚理工学院和Meta团队利用自己的数据库，确定了约241个具有极高直接空气捕获潜力的MOF。
带着影响力向前迈进
Meta的FAIR化学团队主任、该论文的合著者MattUyttendaele表示：“根据联合国和大多数工业化国家的说法，我们需要到2050年实现二氧化碳净零排放。”
“其中大部分必须通过彻底停止碳排放来实现，但我们还必须解决历史碳排放和难以脱碳的经济部门，例如航空和重工业。这就是为什么必须采用直接空气捕获等CO2去除技术未来25年上线。”
虽然直接空气捕获仍然是一个新兴领域，但研究人员表示，目前正在开发突破性工具(例如团队论文中提供的OpenDAC数据库)至关重要。
斯里拉姆说：“不会有一种解决方案可以让我们实现净零排放。”“直接空气捕获具有巨大的潜力，但在我们产生真正的影响之前需要大幅扩大规模。我认为我们实现这一目标的唯一方法是找到更好的材料。”
两个团队的研究人员都希望科学界能够加入寻找合适材料的行列。整个OpenDAC数据集项目从数据到模型再到算法都是开源的。
梅德福说：“我希望这能加速负排放技术的发展，例如直接空气捕获，否则这些技术可能是不可能实现的。”“作为一个物种，我们必须在某个时候解决这个问题。我希望这项工作能够帮助我们实现这一目标，而且我认为它确实有机会做到这一点。”
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