Die Empa-Forscherin Carlota Bozal-Ginesta möchte Kohlendioxid nutzbar machen. Mit maschinellem Lernen und Hochdurchsatz-Experimenten will sie bessere Elektroden für die CO2-Analyse entwickeln. Finanziert wird ihre Arbeit durch eine zweijährige «Empa Young ScientistFellowship».
Das giftige Kohlenstoff beschleunigt den Klimawandel, ist aber auch ein wichtiger Rohstoff. Wenn es effizient aus der Atmosphäre gefiltert oder am Entstehungsort gesammelt wird, können daraus synthetische Treibstoffe und Chemikalien produziert werden. Benötigt werden nur Wasser, Strom und ein Elektrolysegerät als Katalysator.
Mit den heutigen Geräten erhält man ein Gemisch aus 20 verschiedenen flüssigen und gasförmigen Verbindungen, die nur mit grossem Aufwand getrennt werden können. Die
Forschung sucht nun intensiv nach Methoden, um im besten Fall nur ein einziges Produkt oder ein paar wenige zu erhalten.
Maschinelles Lernen braucht grosse Datenmengen
Bei der CO2-Elektrolyse werden vorwiegend Gasdiffusionselektroden mit poröser Struktur verwendet, die mit aktivem Katalysatormaterial (Kuper oder Silber) beschichtet sind. Welche Auswirkungen Form, Anordnung und Dichte der Poren auf das Ergebnis haben, weiss man noch nicht genau. Dieses Rätsel will Carlota Bozal-Ginesta lösen. Für das maschinelle Lernen braucht es grosse Datensätze. Eine Anlage, die bis zehn Katalysatorvarianten gleichzeitig charakterisieren kann, ist der Schlüssel dazu.
Die Resultate kombiniert die Forscherin mit diversen Mikroskopie- und Spektroskopieverfahren und erklärt: «Erstens will ich die Korrelation zwischen der Struktur der Elektrode und ihrer elektrochemischen Leistung verstehen. Zweitens will ich ML-basierte Tools entwickeln, die nützliche strukturelle Eigenschaften in den Mikroskopieaufnahmen der Elektroden identifizieren können. Und schliesslich will ich aus diesen Daten realistische neue Elektrodenstrukturen ableiten, die vielversprechende Eigenschaften haben könnten».
Talentförderung an der Empa
Das «Empa Young Scientist Fellowship» ist ein Förderinstrument für aussergewöhnlich begabte Nachwuchs-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler. Fellows erhalten die finanziellen Mittel, während zwei Jahren ein eigenständiges Forschungsprojekt durchzuführen. Die Fellowships werden in einem Wettbewerbsverfahren vergeben, um die Projekte mit dem höchsten Potenzial auszuwählen.
