Ein Team von Forschern hat eine Methode der Quantencomputing verwendet, um eine effiziente molekulare Struktur für Materialien zur Speicherung von Solarenergie zu identifizieren. Über 400.000 Moleküle wurden gescreent, um die optimale Struktur zu finden. Diese molekularen Photoschalter haben das Potenzial, Energie zu konvertieren und zu speichern, was die Gewinnung von Solarenergie effizienter macht. Das EU-geförderte Projekt MOST zielt darauf ab, den Einsatz dieser Photoschalter zur emissionsfreien Nutzung von Solarenergie zu erforschen. Die Forscher konzentrierten sich auf eine Gruppe von Molekülen namens zweifachringförmige Diole, die in einen hochenergetischen Zustand wechseln, wenn sie beleuchtet werden. Durch diesen Screening-Prozess wurden sechs Moleküle identifiziert, die von dem ursprünglichen System abweichen und somit eine höhere Energiespeicherung ermöglichen. Allerdings müssen die neuen Moleküle noch unter realen Bedingungen synthetisiert und getestet werden, bevor sie in die Praxis umgesetzt werden können. Die Forscher haben eine große Menge an Trainingsdaten für maschinelles Lernen generiert, die zukünftige Forschungen zur Optimierung von Molekülen zur Solarenergiespeicherung unterstützen werden.
Einführung
Dieser Artikel diskutiert die Verwendung von Quantencomputing zur Identifizierung effizienter molekularer Strukturen für Materialien zur Speicherung von Solarenergie. Das Team von Forschern im EU-finanzierten Projekt MOST hat erfolgreich einen umfangreichen Datensatz von über 400.000 Molekülen durchsucht, um eine optimale Struktur zur Speicherung von Solarenergie zu entdecken. Durch die Verwendung von molekularen Photoschaltern haben diese Materialien das Potenzial, Energie umzuwandeln und zu speichern, was die Effizienz der Solarenergienutzung erhöht.
Hintergrund
Solarenergie wird zu einer immer wichtigeren Quelle erneuerbarer Energie. Eine der Hauptherausforderungen bei ihrer weit verbreiteten Implementierung ist jedoch die Effizienz der Energiespeicherung. Die Entwicklung von Materialien, die Solarenergie effektiv einfangen und speichern können, ist entscheidend, um ihre Nutzung zu maximieren. Das MOST-Projekt zielt darauf ab, das Potenzial von Photoschaltmolekülen, insbesondere von bicyclischen Dienen, zur Erzeugung von emissionsfreier Solarenergienutzung zu erforschen.
Photoschaltmoleküle
Photoschaltmoleküle sind eine Gruppe von Verbindungen, die bei Lichteinwirkung eine Veränderung in Struktur oder Eigenschaften durchlaufen. Bicyclische Dien-Moleküle haben insbesondere die Fähigkeit, in einen hochenergetischen Zustand zu wechseln, wenn sie beleuchtet werden. Diese inhärente Eigenschaft macht sie zu vielversprechenden Kandidaten für die Erfassung und Speicherung von Solarenergie.
Quantencomputing-Methode
Die Forscher nutzten Quantencomputing, um einen umfangreichen Datensatz von Molekülen zu analysieren und eine effiziente Struktur für die Speicherung von Solarenergie zu identifizieren. Die Stärke des Quantencomputings liegt in seiner Fähigkeit, komplexe Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren sowie Berechnungen durchzuführen, die für herkömmliche Computer herausfordernd wären.
Datensatz-Durchsuchung
Das Forschungsteam hat einen Datensatz mit über 400.000 Molekülen durchsucht, um die optimale molekulare Struktur für die Speicherung von Solarenergie zu finden. Durch die Nutzung der Rechenleistung von Quantencomputern waren sie in der Lage, die Eigenschaften jeder Verbindung zu analysieren und zu vergleichen, um potenzielle Kandidaten zu bestimmen.
Identifizierung der am besten bewerteten Moleküle
Im Rahmen des Durchsuchungsprozesses identifizierten die Forscher sechs Moleküle, die sich als am besten bewertete Kandidaten für die effiziente Speicherung von Solarenergie erwiesen. Diese Moleküle unterschieden sich vom ursprünglichen System und zeigten vielversprechende Ergebnisse in Bezug auf ihre Energiespeicherfähigkeiten.
Implementierung und Test
Obwohl die Forscher potenzielle molekulare Strukturen für die Speicherung von Solarenergie identifiziert haben, sind weitere Schritte erforderlich, bevor diese Materialien in praktischen Anwendungen verwendet werden können.
Synthese
Die neu identifizierten Moleküle müssen in einem Labor synthetisiert werden, um ihre Eigenschaften und ihre Eignung zur Energiespeicherung zu validieren. Dieser Schritt umfasst die chemische Synthese der Moleküle auf der Grundlage ihrer molekularen Struktur, um ihre Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
Tests unter realen Bedingungen
Sobald die neu entwickelten Moleküle synthetisiert wurden, müssen sie unter realen Bedingungen getestet werden, um ihre Leistung als Materialien zur Speicherung von Solarenergie zu bewerten. Dies umfasst das Aussetzen der Moleküle verschiedenen Umweltfaktoren und die Messung ihrer Fähigkeiten zur Energiespeicherung.
Machine Learning und Optimierung
Die Forscher haben eine große Menge an Trainingsdaten durch ihren Durchsuchungsprozess generiert, die zukünftige Forschungsarbeiten zur Optimierung von Materialien zur Speicherung von Solarenergie unterstützen wird.
Trainingsdaten
Der aus dem Durchsuchungsprozess generierte Datensatz kann als Trainingsdaten für maschinelles Lernen verwendet werden. Diese Daten tragen zur Entwicklung von Vorhersagemodellen bei, die Moleküle mit hohem Potenzial zur Energiespeicherung effizient identifizieren können.
Optimierung der Speicherung von Solarenergie
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen kann zukünftige Forschung auf den Trainingsdaten aufbauen und die molekularen Strukturen für die Speicherung von Solarenergie weiter optimieren. Dieser iterative Prozess trägt zur kontinuierlichen Verbesserung der Technologien zur Solarenergienutzung und -speicherung bei.
Schlussfolgerung
Die Verwendung von Quantencomputing zur Identifizierung effizienter molekularer Strukturen für Materialien zur Speicherung von Solarenergie ist eine bedeutende Entwicklung auf dem Gebiet der erneuerbaren Energien. Der Durchsuchungsprozess des MOST-Projekts hat potenzielle Kandidaten identifiziert, die Solarenergie effektiver umwandeln und speichern können. Weitere Forschung, einschließlich der Synthese und realen Tests, ist notwendig, um diese Moleküle für praktische Anwendungen zu validieren. Die generierten Trainingsdaten eröffnen auch Möglichkeiten für maschinelles Lernen zur Optimierung und Verbesserung von Materialien zur Speicherung von Solarenergie.
