AI-guided high-throughput discovery of iridium- and ruthenium-free palladium-oxide catalysts for durable acidic oxygen evolution

पानी से हाइड्रोजन ईंधन बनाने के लिए पानी के अणु को उसके हिस्सों में विभाजित करना आवश्यक है, एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें प्रतिक्रिया को आगे बढ़ाने के लिए बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है। इस प्रतिक्रिया का एक आधा हिस्सा, जहाँ ऑक्सीजन मुक्त होती है, इसे तेज करना विशेष रूप से कठिन है, खासकर जब यह प्रक्रिया एक मजबूत एसिड (अम्ल) में होती है। दशकों से, केवल इरिडियम और रूथेनियम के ऑक्साइड ही ऐसे विश्वसनीय पदार्थ रहे हैं जो बिना टूटे या अपनी कार्यक्षमता खोए इस कठोर, अम्लीय वातावरण को झेल सकें। ये धातुएं अविश्वसनीय रूप से दुर्लभ हैं, और उनकी आपूर्ति श्रृंखलाएं नाजुक हैं, जो कुछ ही स्थानों पर केंद्रित हैं और व्यवधान के प्रति संवेदनशील हैं। यदि दुनिया बड़े पैमाने पर हाइड्रोजन ऊर्जा प्रणालियों के निर्माण की आशा करती है, तो इतने दुर्लभ पदार्थों पर निर्भरता एक ऐसी बाधा पैदा कर सकती है जो पूरे उद्योग को रोक सकती है। वैज्ञानिक लंबे समय से एक ऐसे विकल्प की तलाश में रहे हैं जो प्रचुर भी हो और टिकाऊ भी, लेकिन एक ऐसा पदार्थ खोजना जो अम्लीय स्थितियों में जीवित रह सके और कुशल भी बना रहे, एक मायावी चुनौती साबित हुआ है।

लीला साइंसेज के शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब एक समाधान खोजने के लिए एक नए प्रकार के स्वचालित खोज प्लेटफॉर्म का उपयोग किया है, जिसमें पैलेडियम पर आधारित उत्प्रेकों (कैटलिस्ट) के एक परिवार की पहचान की गई है जो एक व्यवहार्य विकल्प के रूप में काम कर सकते हैं। मानव अंतर्ज्ञान पर भरोसा करने के बजाय कि कौन से रासायनिक संयोजन काम कर सकते हैं, उन्होंने एक क्लोज्ड-लूप सिस्टम बनाया है जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) प्रयोगों को निर्देशित करता है। यह प्लेटफॉर्म हाई-स्पीड रोबोटिक सिंथेसिस को मशीन लर्निंग मॉडल के साथ जोड़ता है जो हर परिणाम से सीखते हैं। यह प्रणाली विभिन्न धातु ऑक्साइडों के हजारों छोटे नमूने बनाती है, उन्हें इस बात के लिए परीक्षण करती है कि वे ऑक्सीजन कितनी अच्छी तरह और कितने समय तक एसिड में उत्पादित करते हैं, और फिर उस डेटा का उपयोग यह तय करने के लिए करती है कि अगला नमूना कौन सा बनाना है। यह प्रक्रिया काफी हद तक स्वचालित है, जिसमें रोबोट संश्लेषण और परीक्षण संभालते हैं जबकि AI परिणामों का विश्लेषण करता है और अगले दौर के उम्मीदवारों का प्रस्ताव देता है, जिससे खोज का एक तीव्र चक्र बनता है जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में बहुत तेजी से चलता है।

अपने अभियान के दौरान, सिस्टम ने लगभग तीन हजार अलग-अलग उत्प्रेरक संरचनाओं का मूल्यांकन किया, जिसमें इक्कीस विभिन्न तत्वों से बनी सामग्रियों के एक विशाल परिदृश्य की खोज की गई। लक्ष्य दो प्रतिस्पर्धी आवश्यकताओं के बीच संतुलन बनाना था: उच्च सक्रियता (high activity), जिसका अर्थ है कि उत्प्रेरक न्यूनतम ऊर्जा की बर्बादी के साथ काम करता है, और उच्च स्थिरता (high stability), जिसका अर्थ है कि वह समय के साथ घुलता या नष्ट नहीं होता है। परीक्षण किए गए अधिकांश पदार्थ एक या दूसरे मामले में विफल रहे, या तो अच्छा काम करते थे लेकिन जल्दी टूट जाते थे, या लंबे समय तक चलते थे लेकिन काम करने के लिए बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती थी। हालाँकि, AI ने सफलतापूर्वक इस कठिन समझौते को सुलझा लिया और दो विशिष्ट मिश्रणों की पहचान की जो विशिष्ट रूप से उभरे। ये उत्प्रेक मुख्य रूप से पैलेडियम से बने हैं, जो एक ऐसी धातु है जो इरिडियम की तुलना में बहुत अधिक सामान्य है, लेकिन उन्हें स्थिर करने के लिए अन्य तत्वों की सूक्ष्म मात्रा के साथ मिलाया गया है। सबसे प्रमुख उम्मीदवारों में से एक, निकल और टैंटलम के साथ पैलेडियम का मिश्रण, अत्यधिक टिकाऊ साबित हुआ।

जब शोधकर्ताओं ने सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों को एक मजबूत एसिड समाधान में दीर्घकालिक परीक्षण के माध्यम से परखा, तो परिणाम चौंकाने वाले थे। एक मानक पैलेडियम ऑक्साइड उत्प्रेक लगभग दो सौ घंटों के संचालन के बाद खराब होने लगा, जबकि एक रूथेनियम बेंचमार्क, जो वर्तमान उद्योग मानक है, ने 615 घंटों पर फिल्म के अलग होने (delamination) के साथ ओवरपोटेंशियल में तेजी से वृद्धि दिखाई। निकल और टैंटलम के साथ मिश्रित नया पैलेडियम-आधारित उत्प्रेक मानक पैलेडियम संस्करण की तुलना में लगभग दोगुना लंबा चला, जो महत्वपूर्ण गिरावट दिखाने से पहले लगभग चार सौ सत्तर घंटों तक संचालित हुआ। समूह के विजेता, इंडियम-मैंगनीज-पैलेडियम मिश्रण ने बिना विफल हुए एक हजार घंटों से अधिक समय तक अपना प्रदर्शन बनाए रखा। इस विस्तारित अवधि के दौरान, इसने ऑक्सीजन उत्पादन के लिए आवश्यक ऊर्जा को कम रखा, और उस सीमा से काफी नीचे रहा जहाँ सामग्री आमतौर पर टूटना शुरू कर देती है। यह सहनशक्ति केवल सामग्री के मजबूत होने की बात नहीं थी; शोधकर्ताओं ने पाया कि उत्प्रेक ने संचालन के दौरान भौतिक रूप से अपना आकार बदल लिया। सूक्ष्मदर्शी के नीचे, सफल उत्प्रेक की सतह पर एक अद्वितीय, सुई जैसी नैनोस्ट्रक्चर विकसित हुई जो काम करते समय स्वाभाविक रूप से बनी। इस संरचना ने आधारभूत धातु को क्षरण से बचाने के साथ-साथ रासायनिक प्रतिक्रिया के लिए सतह को सक्रिय बनाए रखा।

यह खोज क्षेत्र की पिछली धारणाओं को चुनौती देती है। लंबे समय से, वैज्ञानिकों का मानना था कि शुद्ध पैलेडियम ऑक्साइड इस विशिष्ट कार्य के लिए एक अच्छा उम्मीदवार नहीं है क्योंकि इसे बहुत निष्क्रिय या एसिड में अस्थिर माना जाता था। पारंपरिक धारणा यह थी कि शोधकर्ताओं को कहीं और देखना चाहिए, शायद पूरी तरह से अन्य धातुओं की ओर। हालाँकि, AI सिस्टम ने इन पुराने नियमों पर भरोसा नहीं किया। बिना किसी मानवीय पूर्वाग्रह के डेटा की खोज करके, इसने पाया कि पैलेडियम में विशिष्ट तत्वों की थोड़ी मात्रा जोड़ने से स्थिरता और सक्रियता का एक ऐसा स्तर अनलॉक हो सकता है जिसकी किसी ने भविष्यवाणी नहीं की थी। इस प्रणाली ने यह भी सिद्ध किया कि एक लचीला, अनुकूलन योग्य दृष्टिकोण खोज के निश्चित (fixed) एल्गोरिदम और यहाँ तक कि उन बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) की तुलना में बेहतर है जो मौजूदा वैज्ञानिक ज्ञान पर निर्भर करते हैं। अनुकूलन योग्य प्रणाली ने सबसे अच्छे समाधान तेजी से खोजे और कम प्रयासों में नए पैलेडियम परिवार की खोज की। निश्चित एल्गोरिदम ज्ञात क्षेत्रों की खोज में ही फंसे रहे, जबकि भाषा मॉडल, जो वास्तविक समय में विशिष्ट प्रयोगात्मक डेटा से सीखने की क्षमता की कमी के कारण विफल रहे, आशाजनक नई सामग्रियों की पहचान करने में असमर्थ रहे।

यह कार्य यह दावा नहीं करता है कि इसने हाइड्रोजन उत्पादन की समस्या को पूरी तरह से हल कर दिया है, लेकिन यह एक महत्वपूर्ण कदम है। पैलेडियम अभी भी एक कीमती धातु है, लेकिन यह इरिडियम की तुलना में बहुत अधिक उपलब्ध है, जिसकी आपूर्ति श्रृंखला अधिक विविध और अचानक होने वाली कमी के प्रति कम संवेदनशील है। पैलेडियम-आधारित उत्प्रेकों का उपयोग करने की क्षमता वैश्विक संसाधनों पर दबाव को कम कर सकती है, जबकि खोज अभी भी अधिक प्रचुर, गैर-कीमती धातु विकल्पों की जारी है। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि वास्तविक सफलता केवल उन विशिष्ट सामग्रियों में नहीं है जिन्हें उन्होंने पाया है, बल्कि उन्हें खोजने के तरीके में है। उच्च-थ्रूपुट प्रयोग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एकीकृत करके, उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो गैर-स्पष्ट समाधानों को उजागर करने में सक्षम है जिन्हें मानव विशेषज्ञ अनदेखा कर सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म ने सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया कि मशीनें सामग्री विज्ञान के जटिल समझौतों को नेविगेट करना सीख सकती हैं, और टिकाऊ, कुशल उत्प्रेक खोज सकती हैं जो स्वच्छ ऊर्जा के भविष्य के लिए आवश्यक कठोर परिस्थितियों का सामना कर सकें। सबसे अच्छे उत्प्रेकों की सतह पर बनने वाली सुई जैसी संरचनाएं यह सुझाव देती हैं कि बेहतर सामग्रियों का मार्ग केवल इस आधार पर डिजाइन करने में नहीं है कि वे नए होने पर कैसी दिखती हैं, बल्कि इस आधार पर है कि वे उपयोग के दौरान कैसे बदलती हैं। जैसे-जैसे टीम आगे देख रही है, वे इसी तरह के स्वचालित दृष्टिकोण का उपयोग और भी व्यापक सामग्री श्रेणियों की खोज के लिए करने की योजना बना रही है, जिसका लक्ष्य ऐसे समाधान खोजना है जो न केवल प्रभावी हों, बल्कि वैश्विक ऊर्जा संक्रमण के लिए टिकाऊ और स्केलेबल भी हों।