Une méthode d’apprentissage automatique accélère la découverte de matériaux énergétiques

Des chercheurs japonais ont mis au point une méthode innovante pour accélérer la découverte de matériaux destinés à la technologie de l’énergie verte. Cette méthode, qui repose sur l’apprentissage automatique, a permis d’identifier et de synthétiser deux nouveaux matériaux candidats pour les piles à combustible à oxyde solide.

Face au défi du réchauffement climatique, les chercheurs ont cherché à développer de nouvelles façons de générer de l’énergie sans utiliser de combustibles fossiles. Le professeur Yoshihiro Yamazaki, du département des sciences et technologies des matériaux de l’Université de Kyushu, explique :

« Une voie vers la neutralité carbone est la création d’une société à l’hydrogène. Cependant, nous devons non seulement optimiser la production, le stockage et le transport de l’hydrogène, mais aussi améliorer l’efficacité de génération d’énergie des piles à combustible à l’hydrogène. »

Les piles à combustible à oxyde solide nécessitent un matériau solide, appelé électrolyte, capable de conduire efficacement les ions hydrogène (ou protons). Jusqu’à présent, la recherche de nouveaux matériaux électrolytiques s’est concentrée sur les oxydes ayant des arrangements cristallins très spécifiques d’atomes, connus sous le nom de structure pérovskite.

L’apprentissage automatique au service de la recherche

La découverte de matériaux conducteurs de protons avec des structures cristallines alternatives par des méthodes traditionnelles de «essai et erreur» présente de nombreuses limites. Pour qu’un électrolyte acquière la capacité de conduire des protons, de petites traces d’une autre substance, appelée dopant, doivent être ajoutées au matériau de base. Toutefois, avec de nombreux candidats prometteurs pour la base et le dopant – chacun ayant des propriétés atomiques et électroniques différentes – trouver la combinaison optimale qui améliore la conductivité des protons devient difficile et prend du temps.

Les chercheurs ont donc calculé les propriétés de différents oxydes et dopants. Ils ont ensuite utilisé l’apprentissage automatique pour analyser les données, identifier les facteurs qui influencent la conductivité des protons d’un matériau, et prédire les combinaisons potentielles.

Des résultats prometteurs

Guidés par ces facteurs, les chercheurs ont synthétisé deux matériaux prometteurs, chacun ayant des structures cristallines uniques, et ont évalué leur capacité à conduire les protons. De manière remarquable, les deux matériaux ont démontré une conductivité protonique en une seule expérience.

L’un des matériaux, soulignent les chercheurs, est le premier conducteur de protons connu avec une structure cristalline de sillénite. L’autre, qui a une structure eulytite, a un chemin de conduction de protons à haute vitesse qui est distinct des chemins de conduction observés dans les pérovskites. Actuellement, la performance de ces oxydes en tant qu’électrolytes est faible, mais avec une exploration plus approfondie, l’équipe de recherche estime que leur conductivité peut être améliorée.

En synthèse

Le cadre développé par les chercheurs a le potentiel d’élargir considérablement l’espace de recherche pour les oxydes conducteurs de protons, et donc d’accélérer significativement les avancées dans les piles à combustible à oxyde solide. C’est une étape prometteuse vers la réalisation d’une société à l’hydrogène. Avec des modifications mineures, ce cadre pourrait également être adapté à d’autres domaines des sciences des matériaux, et potentiellement accélérer le développement de nombreux matériaux innovants.

Pour une meilleure compréhension

Qu’est-ce qu’une pile à combustible à oxyde solide ?

Une pile à combustible à oxyde solide est un type de pile à combustible qui utilise un électrolyte solide pour conduire les ions d’un côté de la pile à l’autre.

Qu’est-ce qu’un électrolyte ?

Un électrolyte est une substance qui conduit l’électricité en se dissociant en ions lorsqu’il est dissous dans un solvant, comme l’eau.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour permettre aux ordinateurs d’améliorer leur performance sur une tâche spécifique sans être explicitement programmés pour cela.

Qu’est-ce qu’un dopant ?

Un dopant est une substance ajoutée en petites quantités à un matériau pur pour modifier ses propriétés, comme la conductivité électrique.

Qu’est-ce qu’une structure pérovskite ?

Une structure pérovskite est un type d’arrangement cristallin d’atomes qui est couramment utilisé dans la recherche de nouveaux matériaux pour les piles à combustible à oxyde solide.

Références

Article : « Discovery of Unconventional Proton-Conducting Inorganic Solids via Defect-Chemistry-Trained, Interpretable Machine Learning » – DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.202301892