Koç Üniversitesi Kimya ve Biyoloji Mühendisliği Bölümü'nden Prof. Dr. Seda Keskin Avcı ve yüksek lisans öğrencisi Feride Neva Yüngül, makine öğrenmesi ve bilgisayar simülasyonlarını birleştirerek gaz ayırma membranlarının tasarımını hızlandırdı. Araştırma, Nature yayın grubu altındaki Communications Materials dergisinde yayımlandı.
Enerji üretimi ve sanayi tesislerinden çıkan baca gazları, karbondioksitin yanı sıra azot ve diğer gazları da içeriyor. Geleneksel ayırma yöntemleri yüksek enerji tüketimine neden olurken, seçici membranlar daha verimli bir alternatif sunuyor. Araştırma, polimer matrisine entegre edilen Metal-Organik Kafes (MOF) yapılarının CO2 seçiciliğini sistematik olarak değerlendirdi. MOF'lar, mikrogözenekleri sayesinde belirli gazların geçişine izin verirken diğerlerini tutabilen malzemelerdir.
Yapay zeka modelleri, moleküler simülasyon verilerine eğitilerek 104.196 polimer-MOF kombinasyonunun performansını saniyeler içinde tahmin edebiliyor. Bu yaklaşım, laboratuvar deneylerinin aylar alabilecek zaman çerçevesini dramatis olarak kısalttı ve en umut vadeden malzeme kombinasyonlarının hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağladı. Çalışma, endüstriyel karbon yakalama uygulamalarında yeni malzeme keşif süreçlerinin hızlandırılması için potansiyel bir yol göstermektedir.
