Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje separację chemiczną, drastycznie redukując emisje

Zespół z King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) w Arabii Saudyjskiej opracował narzędzie AI do optymalizacji separacji chemicznej przy użyciu membran nanofiltracyjnych. Innowacja ta rozwiązuje problem energochłonności separacji mieszanin chemicznych, procesu, który przyczynił się do wzrostu emisji w przemyśle chemicznym w USA o 6% od 2013 roku. Narzędzie AI przewiduje najbardziej wydajne membrany dla konkretnych mieszanin, znacznie skracając czas i koszty związane z tradycyjnymi metodami. Łącząc AI z modelami mechanistycznymi, zespół może zidentyfikować najbardziej energooszczędne i opłacalne techniki separacji. Narzędzie ma potencjał do zmniejszenia zużycia energii i emisji średnio o 40% we wszystkich separacjach przemysłowych, przy czym oczyszczanie farmaceutyczne może potencjalnie odnotować redukcję o 90%. To osiągnięcie dołącza do innych rozwiązań opartych na AI, takich jak te w MIT, mające na celu zmniejszenie zanieczyszczeń związanych z prowadzeniem pojazdów oraz w energetyce jądrowej, dając nadzieję na rozwiązanie globalnych wyzwań środowiskowych.