Brescia, Italien - Forscher der Universität Brescia, geleitet von Elza Bontempi, haben ein neues Material entdeckt, das in der Lage ist, Kohlendioxid (CO2) während einer nicht verwandten Studie zu innovativen Recyclingmethoden für gebrauchte Batterien zu erfassen. Das Projekt erhielt kürzlich etwa 900.000 € an Fördermitteln vom Ministerium für Universität und Forschung im Rahmen der Fisa-2022-Projekte, das darauf abzielt, einen Prototyp für eine neue Lithium-Rückgewinnungstechnologie aus erschöpften Batterien zu entwickeln.
Während der Forschung stellte das Team fest, dass nach dem Waschen des Materials mit Säure und der Lagerung im Kühlschrank ein rosa Kristallniederschlag entstand. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) identifizierten sie das Material als einzigartig, ohne bekannte Entsprechungen. Die KI half auch dabei, potenzielle Anwendungen des Verbindungsstoffs zu erkunden, die mit den Prinzipien der Kreislaufwirtschaft übereinstimmen. Zwei Hauptoptionen tauchten auf: eine im pharmazeutischen Bereich, die aufgrund der Herkunft des Materials aus Abfällen verworfen wurde, und die andere als Katalysator zur Reduzierung von CO2-Emissionen.
Bontempi erklärte: „Diese Studie hebt das signifikante Potenzial der KI hervor, neue Materialien zu entdecken, die aus dem Recycling von gebrauchten Lithiumbatterien stammen. KI-Methoden haben die Identifizierung einer neuen Struktur ermöglicht, die experimentell validiert wurde.“ Dies ist das erste Mal, dass KI direkt zur Identifizierung eines neuen Materials beigetragen hat, wie in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht in Environmental Research beschrieben.
Obwohl das neue Material noch keinen Namen hat, sind die vorläufigen Ergebnisse hinsichtlich seiner Anwendungen vielversprechend und deuten darauf hin, dass es als Katalysator zur CO2-Reduzierung dienen und die Produktion innovativer, kostengünstiger Materialien durch nachhaltiges Recycling von Batterien erleichtern könnte.
Zusammenarbeiten mit der Universität Catania und der Universität Mailand-Bicocca sind im Gange, um die von der KI bereitgestellten Nutzungsvorhersagen weiter zu validieren. Diese Integration der KI unterstreicht ihr transformierendes Potenzial in der nachhaltigen Rückgewinnung und Wiederverwendung von Materialien, was die Effizienz, Präzision und Innovation in der Materialwissenschaft verbessert.