Lo sviluppo di catalizzatori per la produzione sostenibile di combustibili e sostanze chimiche richiede una sorta di effetto riccioli d'oro:alcuni catalizzatori sono troppo inefficaci mentre altri sono troppo antieconomici. Anche il test del catalizzatore richiede molto tempo e risorse. Nuove scoperte nella chimica quantistica computazionale, però, promettono di scoprire catalizzatori "giusti" e migliaia di volte più veloci degli approcci standard.

Il professore associato dell'Università di Pittsburgh John A. Keith e il suo gruppo di laboratorio presso la Swanson School of Engineering stanno utilizzando nuove procedure di calcolo della chimica quantistica per classificare ipotetici elettrocatalizzatori che sono "troppo lenti" o "troppo costosi", in modo molto più completo e rapido di quanto fosse ritenuto possibile alcuni anni fa. Keith è anche membro della facoltà di Richard King Mellon in Energy presso il Dipartimento di ingegneria chimica e petrolifera della Swanson School.

La raccolta di ricerche del Keith Group, "Esplorazioni chimiche quantistiche computazionali dello spazio chimico/materiale per elettrocatalizzatori efficienti, " è stato presentato questo mese in Interfaccia , una rivista trimestrale di The Electrochemical Society.

"Per decenni, lo sviluppo del catalizzatore è stato il risultato di tentativi ed errori:anni di sviluppo e test in laboratorio, dandoci una comprensione di base di come funzionano i processi catalitici. Oggi, la modellazione computazionale ci fornisce nuove informazioni su queste reazioni a livello molecolare, " Keith ha spiegato. "La cosa più eccitante, tuttavia, è la chimica quantistica computazionale, che può simulare le strutture e la dinamica di molti atomi alla volta. Insieme al crescente campo dell'apprendimento automatico, possiamo prevedere e simulare modelli catalitici in modo più rapido e preciso."

Nell'articolo, Keith ha spiegato un triplice approccio per prevedere nuovi elettrocatalizzatori:1) analizzare ipotetici percorsi di reazione; 2) predire ambienti elettrochimici ideali; e 3) screening ad alto rendimento basato sulla teoria del funzionale della densità di perturbazione alchemica e sull'apprendimento automatico. L'articolo spiega come questi approcci possono trasformare il modo in cui ingegneri e scienziati sviluppano gli elettrocatalizzatori necessari per la società.

"Questi metodi computazionali emergenti possono consentire ai ricercatori di essere più di mille volte più efficaci nello scoprire nuovi sistemi rispetto ai protocolli standard, " Keith ha detto. "Per secoli la chimica e la scienza dei materiali si sono basate sui tradizionali modelli edisoniani di esplorazione di laboratorio, che portano molti più fallimenti che successi e quindi molto tempo e risorse sprecate. La chimica quantistica computazionale tradizionale ha accelerato questi sforzi, ma i metodi più recenti li sovraccaricano. Ciò aiuta i ricercatori a individuare meglio i catalizzatori sconosciuti di cui la società ha disperatamente bisogno per un futuro sostenibile".