Создание физически информированной экосистемы искусственного интеллекта для материалов твердотельного хранения водорода

Zhenpeng Yao; Chris J. Pickard; Andreas Borgschulte; Mark Paskevicius; Darren P. Broom; Martin Dornheim; Thomas Gennett; Kaihang Shi; George E. Froudakis; Marcello Baricco; Jianfeng Mao; Toyoto Sato; Linda Zhang; Ryuhei Sato; Rana Mohtadi; Seong‐Hoon Jang; Hung Ba Tran; Yiwen Yao; Chuanyu Liu; Di Zhang; Xue Jia; Eric Jianfeng Cheng; Yusuke Ohashi; Yusuke Hashimoto; Mark Allendorf; Nongnuch Artrith; Ang Cao; Benjamin W. J. Chen; Lixin Chen; Ping Chen; Eun Seon Cho; Stefano Deledda; Zhao Ding; Michael Felderhoff; Y. Filinchuk; Mingxia Gao; Zaiping Guo; Ikutaro Hamada; Jason Hattrick-Simpers; Bjørn C. Hauback; Michael Hirscher; Torben R. Jensen; Baohua Jia; Hyoung Seop Kim; Takahiro Kondo; Kentaro Kutsukake; Xiao-Yan Li; Tongliang Liu; Piao Ma; Hyunchul Oh; Astrid Pundt; Anibal Ramirez-Cuesta; Hiroyuki Saitoh; Aloysius Soon; Chenghua Sun; Chris Wolverton; Hiroshi Yabu; Weijie Yang; Xuebin Yu; Jianxin Zou; Hu S; Panpan Zhou; Xi Lin; Zhigang Hu; Zhenhao Zhou; Pengfei Ou; Jiayu Peng; Shin-ichi Orimo; Hao Li

doi:10.1021/acsenergylett.6c01856

Создание физически информированной экосистемы искусственного интеллекта для материалов твердотельного хранения водорода

Building a Physics-Aware AI Ecosystem for Solid-State Hydrogen Storage Materials

Zhenpeng Yao, Chris J. Pickard, Andreas Borgschulte, Mark Paskevicius, Darren P. Broom, Martin Dornheim, Thomas Gennett, Kaihang Shi, George E. Froudakis, Marcello Baricco, Jianfeng Mao, Toyoto Sato, Linda Zhang, Ryuhei Sato, Rana Mohtadi, Seong‐Hoon Jang, Hung Ba Tran, Yiwen Yao, Chuanyu Liu, Di Zhang, Xue Jia, Eric Jianfeng Cheng, Yusuke Ohashi, Yusuke Hashimoto, Mark Allendorf, Nongnuch Artrith, Ang Cao, Benjamin W. J. Chen, Lixin Chen, Ping Chen, Eun Seon Cho, Stefano Deledda, Zhao Ding, Michael Felderhoff, Y. Filinchuk, Mingxia Gao, Zaiping Guo, Ikutaro Hamada, Jason Hattrick-Simpers, Bjørn C. Hauback, Michael Hirscher, Torben R. Jensen, Baohua Jia, Hyoung Seop Kim, Takahiro Kondo, Kentaro Kutsukake, Xiao-Yan Li, Tongliang Liu, Piao Ma, Hyunchul Oh, Astrid Pundt, Anibal Ramirez-Cuesta, Hiroyuki Saitoh, Aloysius Soon, Chenghua Sun, Chris Wolverton, Hiroshi Yabu, Weijie Yang, Xuebin Yu, Jianxin Zou, Hu S, Panpan Zhou, Xi Lin, Zhigang Hu, Zhenhao Zhou, Pengfei Ou, Jiayu Peng, Shin-ichi Orimo, Hao Li

2026-08-14

SCID: 54.1/rnbrn5wa Discuss with AI

обратное проектирование на основе ИИзамкнутый цикл открытия материаловоткрытие материалов с использованием цифровых двойниковфизически обоснованный искусственный интеллекттвердотельные материалы для хранения водорода

Abstract (AI)

Хранение водорода остается одним из ключевых ограничений для масштабируемых водородных энергетических систем из-за многоуровневого и взаимосвязанного характера термодинамики, кинетики и эволюции микроструктуры материалов для хранения водорода (HSM). Хотя искусственный интеллект (ИИ) ускорил поиск новых материалов, современные подходы по-прежнему ограничены фрагментированностью данных, недостаточной физической согласованностью и слабой интеграцией с экспериментальной валидацией. В настоящей работе предлагается унифицированная платформа, объединяющая согласованную инфраструктуру данных, моделирование на основе физических принципов и обратное проектирование с использованием ИИ в рамках замкнутой парадигмы поиска. За счет наложения на оптимизацию ограничений, обусловленных термодинамикой, кинетикой, неопределенностью, происхождением данных и экспериментальной обратной связью, данный подход обеспечивает адаптивную, физически согласованную оптимизацию и тем самым формирует основу для автономного поиска материалов для хранения водорода с использованием цифровых двойников.

Key Findings

Разработка материалов для хранения водорода ограничена взаимосвязанными многомасштабными термодинамическими, кинетическими и микроструктурными процессами, фрагментированными данными и недостаточной интеграцией экспериментов.

Оптимизация ограничивается термодинамикой, кинетикой, неопределенностью, происхождением данных и экспериментальной обратной связью для обеспечения физически согласованного проектирования материалов.

Система обеспечивает адаптивную оптимизацию и создает основу для автономного поиска твердотельных материалов для хранения водорода с использованием цифровых двойников.

Предложенная система объединяет согласованную инфраструктуру данных, моделирование с учетом физических законов и обратное проектирование на основе ИИ в рамках замкнутого цикла открытий.

Research Object

Твердотельные материалы для хранения водорода (HSMs)

Research Subject

Физически согласованный обратный дизайн и замкнутый цикл обнаружения HSMs с применением AI с учетом термодинамики, кинетики, эволюции микроструктуры, неопределенности, происхождения данных и экспериментальной обратной связи

Publication Details

DOI

10.1021/acsenergylett.6c01856

Publication Date

2026-08-14

Journal

Publisher

ISSN

Cited by

Open access PDF

https://doi.org/10.1021/acsenergylett.6c01856

Access Type

Author Information

Authors

Zhenpeng Yao

Chris J. Pickard

Andreas Borgschulte

Mark Paskevicius

Darren P. Broom

Martin Dornheim

Thomas Gennett

Kaihang Shi

George E. Froudakis

Marcello Baricco

Jianfeng Mao

Toyoto Sato

Linda Zhang

Ryuhei Sato

Rana Mohtadi

Seong‐Hoon Jang

Hung Ba Tran

Yiwen Yao

Chuanyu Liu

Di Zhang

Xue Jia

Eric Jianfeng Cheng

Yusuke Ohashi

Yusuke Hashimoto

Mark Allendorf

Nongnuch Artrith

Ang Cao

Benjamin W. J. Chen

Lixin Chen

Ping Chen

Eun Seon Cho

Stefano Deledda

Zhao Ding

Michael Felderhoff

Y. Filinchuk

Mingxia Gao

Zaiping Guo

Ikutaro Hamada

Jason Hattrick-Simpers

Bjørn C. Hauback

Michael Hirscher

Torben R. Jensen

Baohua Jia

Hyoung Seop Kim

Takahiro Kondo

Kentaro Kutsukake

Xiao-Yan Li

Tongliang Liu

Piao Ma

Hyunchul Oh

Astrid Pundt

Anibal Ramirez-Cuesta

Hiroyuki Saitoh

Aloysius Soon

Chenghua Sun

Chris Wolverton

Hiroshi Yabu

Weijie Yang

Xuebin Yu

Jianxin Zou

Hu S

Panpan Zhou

Xi Lin

Zhigang Hu

Zhenhao Zhou

Pengfei Ou

Jiayu Peng

Shin-ichi Orimo

Hao Li

Download PDF

Make a presentation

Источники этой статьи в scid.ai4

Автономное картирование фронта Парето реакций с использованием автономной лаборатории катализа2024 «DIVE»: к открытию материалов для хранения водорода с помощью ИИ-агентов2026 Цифровая экосистема материалов: от баз данных к ИИ-агентам для автономного поиска2026 Химия и применения металлоорганических каркасов2013