De acordo com pt.wedoany.com-Pesquisadores da Universidade Tohoku (Tohoku University), no Japão, descobriram um novo princípio de design de catalisadores, revelando que catalisadores de átomos duplos (dual-atom catalysts, DACs) apresentam um padrão de "duplo ótimo de Sabatier" (dual-Sabatier optima) na reação de redução de oxigênio, desafiando a hipótese do modelo de vulcão de pico único utilizada há décadas, e abrindo caminho para reduzir o custo de células de combustível de hidrogênio.
As células de combustível são consideradas dispositivos-chave para a construção de uma sociedade de baixo carbono, pois geram eletricidade a partir do hidrogênio com emissões limpas. No entanto, muitas células de combustível ainda dependem de metais preciosos como a platina para impulsionar a reação de redução de oxigênio (ORR), um processo que afeta diretamente o desempenho e o custo. A teoria catalítica tradicional explica a lei da atividade com um modelo de "vulcão de pico único", acreditando que o melhor catalisador está em uma faixa estreita de propriedades químicas. No entanto, ao analisar um grande conjunto de dados experimentais da Plataforma Digital de Catálise (Digital Catalysis Platform, DigCat), a equipe de pesquisa descobriu que os catalisadores de átomos duplos não seguiam esse padrão esperado.
Os pesquisadores utilizaram simulações teóricas avançadas, modelagem microcinética (microkinetic modeling) e aprendizado de máquina para estudar mais de 200 tipos de catalisadores de átomos duplos. Os resultados mostraram que os DACs são controlados principalmente por um caminho de reação chamado mecanismo dissociativo (dissociative mechanism), em vez do mecanismo associativo (associative mechanism) comum em catalisadores de átomo único. Essa mudança tem um grande impacto no desempenho da atividade do catalisador: os DACs não apresentam mais um único pico de desempenho ideal, mas sim duas regiões ótimas separadas, ou seja, o "duplo ótimo de Sabatier". O surgimento dos dois picos decorre da transferência da etapa limitante da velocidade durante a reação, alternando entre a dissociação do oxigênio, a protonação do oxigênio e a protonação da hidroxila.
Os pesquisadores descobriram que esse princípio se aplica a vários tipos de catalisadores, abrangendo sistemas compostos por metais de transição, elementos metaloides e até átomos não metálicos. Ao combinar aprendizado de máquina interpretável (interpretable machine learning) com modelagem teórica, a equipe construiu uma estrutura preditiva capaz de identificar rapidamente estruturas de catalisadores promissoras. O Professor Distinto Hao Li, do Instituto de Pesquisa de Materiais Avançados (WPI-AIMR) da Universidade Tohoku, afirmou que a suposição de longa data de que catalisadores de átomos duplos seguem as mesmas regras de atividade que os de átomo único foi desafiada. O trabalho mais recente mostra que, quando dois átomos cooperam, podem surgir mecanismos completamente diferentes, abrindo novas oportunidades para o design de materiais eficientes para tecnologias de energia limpa.
O impacto potencial dessa descoberta pode ir além das células de combustível, podendo orientar o desenvolvimento de catalisadores para outros processos de conversão de energia e produção química. O estudo também demonstra como a inteligência artificial pode extrair leis científicas ocultas de dados experimentais existentes, acelerando a triagem de novos materiais. Em seguida, a equipe planeja aplicar esse método a catalisadores multimetal mais complexos e a outras reações relacionadas à energia além da ORR, além de integrar agentes de IA, aprendizado de máquina e simulações eletroquímicas na plataforma DigCat para criar um sistema digital totalmente autônomo para o design rápido da próxima geração de catalisadores voltados para a energia sustentável.
