p O desenvolvimento de catalisadores para a produção sustentável de combustível e produtos químicos requer uma espécie de Efeito Cachinhos Dourados - alguns catalisadores são muito ineficazes, enquanto outros são muito antieconômicos. O teste do Catalyst também exige muito tempo e recursos. Novos avanços na química quântica computacional, Contudo, prometem descobrir catalisadores que são "perfeitos" e milhares de vezes mais rápidos do que as abordagens padrão. p O professor associado John A. Keith da Universidade de Pittsburgh e seu grupo de laboratório na Swanson School of Engineering estão usando novos procedimentos de computação química quântica para categorizar eletrocatalisadores hipotéticos que são "muito lentos" ou "muito caros", muito mais completa e rapidamente do que se considerava possível há alguns anos. Keith também é membro do corpo docente Richard King Mellon em Energia no Departamento de Engenharia Química e de Petróleo da Escola de Swanson.

p A compilação de pesquisa do Grupo Keith, "Explorações Químicas Quânticas Computacionais de Espaço Químico / Material para Eletrocatalisadores Eficientes, "foi apresentado este mês em Interface , uma revista trimestral da The Electrochemical Society.

p "Por décadas, o desenvolvimento do catalisador foi o resultado de tentativa e erro - desenvolvimento e testes de laboratório que duraram anos, dando-nos uma compreensão básica de como funcionam os processos catalíticos. Hoje, modelagem computacional nos fornece uma nova visão sobre essas reações em nível molecular, "Keith explicou." O mais empolgante, porém, é a química quântica computacional, que pode simular as estruturas e dinâmicas de muitos átomos ao mesmo tempo. Juntamente com o crescente campo do aprendizado de máquina, podemos prever e simular modelos catalíticos com mais rapidez e precisão. "

p No artigo, Keith explicou uma abordagem em três frentes para prever novos eletrocatalisadores:1) analisar caminhos de reação hipotéticos; 2) prever ambientes eletroquímicos ideais; e 3) triagem de alto rendimento alimentada pela teoria funcional da densidade de perturbação alquímica e aprendizado de máquina. O artigo explica como essas abordagens podem transformar a maneira como engenheiros e cientistas desenvolvem eletrocatalisadores necessários para a sociedade.

p "Esses métodos computacionais emergentes podem permitir que os pesquisadores sejam mais de mil vezes mais eficazes na descoberta de novos sistemas em comparação com os protocolos padrão, "Disse Keith." Durante séculos, a química e a ciência dos materiais confiaram nos modelos tradicionais de Edison de exploração em laboratório, que trazem muito mais fracassos do que sucessos e, portanto, muito tempo e recursos desperdiçados. A química quântica computacional tradicional acelerou esses esforços, mas os métodos mais novos os sobrecarregam. Isso ajuda os pesquisadores a identificar melhor os catalisadores desconhecidos que a sociedade precisa desesperadamente para um futuro sustentável. "