Pour optimiser la production d’hydrogène « verte » afin de la rendre moins énergivore, des chercheurs canadiens ont demandé à une IA de créer l’alliage catalyseur le plus performant. Une expérience concluante.

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    L’hydrogène est abondant sur Terre et employé comme combustiblecombustible, il ne génère que pour seul déchetdéchet de l'eau. Un combustible parfaitement propre donc en théorie. Mais, en réalité, l'électrolyseélectrolyse nécessaire pour le séparer des autres éléments (carbonecarbone, oxygène...) implique de consommer une quantité importante d'énergieénergie. Et justement, pratiquement l'intégralité de l'hydrogène produit, l'est par des sources d'énergies issues de la combustioncombustion de sources fossilesfossiles.

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    Pour réduire la facture énergétique et surtout pour pouvoir produire de l'hydrogènehydrogène de façon optimisée à partir d'énergies renouvelablesénergies renouvelables, l'intelligence artificielle (IA) a été mise à contribution par des chercheurs de l'université de Toronto au Canada. Les scientifiques souhaitaient mettre au point un meilleur alliagealliage catalyseurcatalyseur pour produire l'hydrogène, lors de cette électrolyse. Ils ont entraîné l'IA qu'ils ont conçu à partir de plus de 36 000 combinaisons d'oxydes métalliques. À l'issue de cet apprentissage, les algorithmes ont réalisé des simulations pour déterminer quelles seraient les associations de matériaux les plus efficaces, stables et durables.

    Un gain de temps phénoménal

    Au final, parmi les milliards de combinaisons d'oxydes métalliques, au bout de quelques jours l'IA a pu dénicher la perle rare : un alliage composé de ruthéniumruthénium, de chrome et de titanetitane. Celui-ci s'est avéré être vingt fois plus stable et durable que l'alliage de référence actuel. Sans l'assistance de ce programme, il aurait fallu des années pour parvenir à trouver cette association. Les scientifiques sont ensuite passés de la théorie à la pratique en confectionnant cet alliage et en le testant. Pour évaluer ses performances, ils ont utilisé les puissants rayons Xrayons X d'un synchrotron. À l'issue de cet essai, ils ont pu conclure que l'IA avait fait un assemblage judicieux.

    Ce n'est pas la première fois que l'IA est mise à contribution pour générer des alliages. L'an dernier DeepMind avait permis de mettre au point 2,2 millions de nouveaux alliages pouvant être utilisés pour optimiser les batteries du futur.