Дайджест по разработкам искусственного интеллекта в сфере водородной энергетики

№4, 3 декабря, 2021 г. ДАЙДЖЕСТ по разработка искусственного интеллекта в сфере водородной энергетики Центр научно-технической информации при Министерстве инновационного развития Республики Узбекистан Ташкент - 2021 г.

\"Наш регион, располагающий огромными ресурсами возобновляемой энергии, имеет большие возможности для развития \"зелёной экономики\"\" Президент Республики Узбекистан Ш.М. Мирзиёев “Дайджест по разработкам искусственного интеллекта в сфере водородной энергетики” - Т.: 2021. С.10. «Дайджест по разработкам искусственного интеллекта в сфере водородной энергетики» подготовлен Научно-техническим центром при Министерстве Инновационного развития Республики Узбекистан. Коллектив авторов: Технический редактор: Абдурахмoнов И.Ю. Райимджанов Х.Г. Турдикулова Ш.У. Абдувалиев А.А. Мусаева Р.А. Барбу Г.Ф. © Центр научно-технической информации при Министерстве инновационного развития Республики Узбекистан, 2021 г. 2

Искусственный интеллект в сфере водородной энергетики Эксперты совета по водородным технологиям (Hydrogen Council) в своем недавнем докладе утверждают, что к 2050 году на водород придется 18 % всех энергетических потребностей мира. По другим прогнозам, к этому времени мировое потребление водорода вырастет до 370 млн тонн в год (к 2100 году —до 800 млн тонн) [1]. Таким образом, спрос на водородную энергетику будет расти благодаря цифровизации, что повлечет за собой расширение систем зеленой энергии, поэтому энергетическая система будущего будет чрезвычайно сложной. Для этого необходимы интеллектуальные, инновационные решения и сети в новом мире энергетики, которые с большей гибкостью и интеллектом решают задачи перехода к энергетике [2]. Согласно новым исследованиям, водород и ИИ призваны сыграть «критическую роль» в поддержании стабильности энергосистемы и расширении масштабов использования зеленой энергии [3]. 3

ИИ для получения дешевого водорода Многие ученые называют водород перспективным топливом будущего, а некоторые страны уже разрабатывают планы перехода на водородную энергетику. Однако, главная трудность заключается в том, что вода крайне стабильна, и требуется большое количество энергии для ее расщепления. Существующие катализаторы достаточно дорогие, и пока не найден оптимальный материал, сделавший бы производство водородного топлива дешевым и массовым. Исследователи Тринити-колледжа в Дублине разработали специальную программу на основе ИИ, чтобы она помогла им найти идеальный катализатор для извлечения водорода из воды. Ученые уверены, что только ИИ сможет за короткий срок проанализировать бесконечное множество комбинаций и вариантов, а также выбрать наиболее оптимальный [4]. Основная цель проекта – исследование возможных конфигураций экономически эффективных и долговечных катализаторов, которые будут использованы для производства экологически чистого водородного топлива в широких масштабах. Решения, существующие на рынке в данный момент, требуют существенных затрат, поскольку используют для расщепления воды дорогостоящие драгоценные металлы, такие как платина, иридий и рутений. Исследователи выступили с предложением провести анализ активности различных водородных катализаторов для поиска комбинаций металлов и других химических веществ, которые позволят расщеплять молекулы воды с прежней эффективностью, но потребуют меньших издержек. Для анализа и поиска данных решений команда исследователей будет использовать ИИ-алгоритмы и компьютеры высокой мощности. Ранее опубликованные исследования показали, что ученые зачастую недооценивали активность ряда наиболее реактивных металлов в качестве катализаторов, что открывает широкие перспективы для исследований в данной области [5]. Теперь ученые собираются использовать ИИ, чтобы подобрать из почти бесконечного списка вариантов наиболее подходящие комбинации металлов и химических соединений и испытать их в деле [6]. 4

ИИ разработает автомобили на водороде Исследовательский институт компании Toyota — Toyota Research Institute — собирается разработать новые материалы, которые будут использоваться в батареях электромобилей и топливных ячейках машин на водороде, при помощи искусственного интеллекта. На эти цели в ближайшие четыре года автопроизводитель потратит 35 миллионов долларов. В ходе реализации проекта «Тойота» планирует получить не только новые материалы, но и адаптировать искусственный интеллект для дальнейшего поиска и разработки новых методов получения необходимых компонентов. По словам главного научного сотрудника Toyota Research Institute Эрика Кроткова, этот проект является частью плана «Тойоты», предполагающего снижение вредных выбросов новых автомобилей на 90 процентов к 2050 году [7]. Партнерами этой программы исследовательского института автопроизводителя стали несколько крупных образовательных учреждений. В частности, Стэндфордский университет, Массачусетский технологический университет, Мичиганский университет, университет штата Нью-Йорк в Буффало, Коннектикутский университет, а также британская компания Ilika [8]. 5

Программное обеспечение ИИ с водородной технологией H2GO Power в сотрудничестве с Европейским центром морской энергетики (EMEC) и Имперским колледжем Лондона изучает возможности использования программного обеспечения ИИ в сочетании с водородной технологией. Инициатива HyAI (водородный ИИ), спонсируемая Innovate UK и Фондом устойчивых инноваций, представляет собой пилотную демонстрацию технологии хранения водорода с программным управлением на базе ИИ. HyAI может продемонстрировать, как приложения, интегрированные с водородом, могут принимать интеллектуальные решения по управлению активами на основе данных в режиме реального времени и максимально использовать возобновляемые источники энергии в электросетях Великобритании. Проект объединил передовую программную среду ИИ с одним из блоков хранения водорода компании [9]. Платформа основана на данных, предоставленных EMEC с завода по производству водорода на Оркнейских островах, которые интегрированы с данными о погоде, ценах на электроэнергию и управлении сетью в алгоритмах прогнозирования ИИ для оптимизации работы систем хранения путем прогнозирования будущих затрат на электроэнергию и потребностей пользователей [10]. Затем платформа преобразует эту информацию с помощью алгоритмов прогнозирования ИИ для оптимизации работы систем хранения, прогнозируя будущие затраты на электроэнергию и потребности пользователей. Первоначальные результаты показали, что подход с использованием ИИ может производить водород более рентабельным способом, а также помогает снизить нагрузку на национальную энергосистему. Согласно EMEC, это может повысить надежность электроснабжения, обеспечить более широкое проникновение возобновляемых источников энергии ускорить переход к экономике с нулевыми выбросами [11]. 6

Оптимизация производства зеленого водорода Производитель водорода ITM Power совместно с технологической компанией Open Energi занимаются оптимизацией производства зеленого электролизного водорода с помощью ИИ. Платформа Dynamic Demand 2.0, разработанная Open Energi, анализирует объёмы выработки возобновляемой электроэнергии и цены на неё в режиме реального времени, и даёт возможность «настроить» производство водорода на периоды высоких объёмов выработки ВИЭ-электроэнергии и самых низких цен, что улучшает экономику выработки «зеленого» водорода. В рамках сотрудничества платформа Dynamic Demand 2.0 была подключена к шести водородным электролизерам мощностью 330 кВт, обслуживающим сеть автозаправочных станций в Великобритании. Партнеры отмечают, что в связи с принятием законодательства о достижении Великобританией климатической нейтральности к 2050, перспективы использования водорода в качестве чистого топлива не вызывают сомнений. Это особенно важно для таких секторов как теплоснабжение и транспорт, которые наиболее трудно поддаются декарбонизации [12]. 7

Создание водородной инфраструктуры благодаря машинному обучению Команда специалистов Sandia National Laboratories и международных сотрудников использовала вычислительные подходы ИИ для выявления новых высокоэнтропийных сплавов с полезными свойствами хранения водорода и лабораторного синтеза. Команда потратила более года на создание двенадцати новых сплавов, которые были смоделированы ИИ. Данное исследование продемонстрировало как машинное обучение может помочь ускорить будущее водородной энергетики, облегчая создание водородной инфраструктуры для потребителей. По словам Мэтью Уитман, существует богатая история исследований по хранению водорода и база данных термодинамических величин, описывающих взаимодействие водорода с различными материалами. Имея эту существенную базу данных, набор инструментов для машинного обучения и других вычислительных инструментов, а также самые современные экспериментальные возможности, была собрана международная группа сотрудничества с целью объединения усилий в этом направлении. Исследование продемонстрировало, что методы машинного обучения действительно могут моделировать физику и химию сложных явлений, которые происходят при взаимодействии водорода с металлами.Созданные и обученные модели с высокой скоростью анализируют химические характеристики в данном случае 600 материалов, которые отвечают за хранение и транспортировку водорода. «Как отмечает один из членов исследовательской группы Sandia, Марк Аллендорф, результат был осуществлен всего за 18 месяцев. «Без машинного обучения это могло бы занять несколько лет. Это много, если учесть, что исторически требуется около 20 лет для того, чтобы перейти от лабораторных исследований до коммерциализации продукта». Команда все еще дорабатывает модель, но база данных уже общедоступна. Как только метод будет окончательно доработан, машинное обучение может привести к прорывам во множестве областей, включая водородную энергетику [13]. 8

Источники 1. Водородная энергетика — тренд XXI века // https://atomicexpert.com/hydrogen_energy 2. Künstliche Intelligenz (KI) als Treiber der Energiewende // https://www.eon.com/de/neue-energie/digitalisierung/artificial- intelligence.html 3. Hydrogen and artificial intelligence to play ‘critical role’ in scaling up renewables – EY // https://www.pv-tech.org/hydrogen-and-artificial-intelligence-to-play- critical-role-in-scaling-up-renewables-ey/ 4. Искусственный интеллект поможет зеленой энергетике // https://eenergy.media/2019/11/24/iskusstvennyj-intellekt-pomozhet-zelenoj- energetike/ 5. В Тринити-колледже используют ИИ для получения дешевого водорода // https://nangs.org/news/renewables/hydrogen/v-triniti-kolledzhe-ispolyzuyut-ii- dlya-polucheniya-deshevogo-vodoroda 6. Прорыв в водородной энергетике: создана модель для поиска идеального катализатора // https://elektrovesti.net/68312_proryv-v-vodorodnoy- energetike-sozdana-model-dlya-poiska-idealnogo-katalizatora 7. ИИ разработает автомобили Toyota на водороде // https://chudo.tech/2017/04/02/ii-razrabotaet-avtomobili-toyota-na-vodorode/ 8. Искусственный интеллект поможет «Тойоте» в разработке «зеленых» машин // https://motor.ru/news/tri-31-03-2017.htm 9. UK couples artificial intellgence with hydrogen technology // https://www.industryandenergy.eu/hydrogen/emec-and-h2go-power-explore-ai- with-hydrogen-technology/ 10. AI-controlled hydrogen storage under demonstration // https://www.smart- energy.com/regional-news/europe-uk/ai-controlled-hydrogen-storage-under- demonstration/ 11. EMEC and H2GO Power test AI green hydrogen technology// https://www.offshore-energy.biz/emec-and-h2go-power-test-ai-green-hydrogen- technology/ 12. Искусственный интеллект оптимизирует производство «зеленого» водорода // https://medium.com/internet-of-energy/ 13. Machine Learning Can Accelerate Hydrogen Infrastructure Creation // https://mercomindia.com/machine-learning-accelerate-hydrogen- infrastructure/ 9

Центр научно-технической информации при Министерстве инновационного развития Республики Узбекистан Ташкент - 2021 г.