Las industrias química y afines enfrentan desafíos como el fácil acceso a suministros de energía confiables, reducción de desperdicios, conservación del agua, y eficiencia energética. Electrosíntesis orgánica:un proceso de eficiencia energética que puede integrarse fácilmente con fuentes de energía renovable, podría ayudar a resolverlos.

Un equipo de la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York informó que, en su búsqueda por desarrollar un innovador, proceso ecológico para producir adiponitrilo (ADN), el principal precursor del nailon 6, 6 — encontró una manera de mejorar enormemente la eficiencia de la electrosíntesis orgánica. Los investigadores atribuyeron su éxito en parte a lo que creen que es el primer uso de la inteligencia artificial para optimizar un proceso electroquímico.

Miguel Modestino, profesor de ingeniería química y biomolecular, y la estudiante de doctorado Daniela Blanco ajustaron cómo se entrega la corriente eléctrica a los electrodos catalíticos y luego aplicaron inteligencia artificial (IA) para optimizar aún más la reacción. Al hacerlo, lograron una mejora del 30% en la producción de ADN.

Los resultados, detallado en el procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias ( PNAS ), podría tener implicaciones importantes ya que el equipo apunta a uno de los procesos de electrosíntesis orgánica más grandes de la industria química:la electrohidrodimerización de acrilonitrilo (AN) a ADN.

La demanda de ADN es alta y está creciendo:se espera que el mercado de nailon aumente un 4% anual hasta 2023. Actualmente, solo una empresa utiliza un proceso electroquímico inventado por Monsanto para fabricar ADN; la mayor parte del precursor del nailon se produce a través de un tóxico, hidrocianación térmica de butadieno intensivo en energía. Por el contrario, La electrosíntesis de ADN es un verde, eficiente, proceso químico que utiliza electrolitos a base de agua y que se puede acoplar directamente a fuentes de electricidad renovables como el viento o la luz solar.

El proceso electrosintético estándar para ADN emplea una corriente eléctrica directa "siempre activa" que se envía al sitio electrocatalítico. Pero los investigadores de NYU Tandon encontraron que una corriente continua no maximizaba la producción de ADN y generaba una gran cantidad del subproducto propionitrilo (PN) no deseado. Decidieron diseñar un sistema que entregue una corriente intermitente para reponer constantemente la concentración de reactivo en el sitio electrocatalítico (un fenómeno llamado transporte de masa) y mejorar la producción de ADN.

La pareja suministró una red neuronal artificial con datos de 16 casos experimentales diferentes de tiempos de pulso.

"Al analizar las técnicas de pulso electroquímico con IA, pudimos visualizar la eficiencia de conversión de ADN en un rango de tiempos de pulso sin tener que hacer más que unos pocos experimentos físicos, ", dijo Modestino." Este innovador, El enfoque integrado condujo a una mejora sin precedentes del 30% en la producción de ADN y a un aumento del 325% en la proporción de ADN a PN, principalmente debido a una gran disminución en la producción de este último ".

Blanco explicó que esta técnica podría promover la adopción por parte de la industria de procesos más sostenibles. Eso es exactamente lo que ella y una exalumna del laboratorio de Modestino imaginaron cuando fundaron una nueva empresa de química verde. Sunthetics, comercializar un proceso de producción de nailon sostenible basado en sus investigaciones.

"Queríamos demostrar con esta nueva investigación que podemos hacer que el proceso electroquímico del ADN sea más competitivo, ", dijo." Actualmente, sólo el 30% de la producción mundial de ADN emplea electrosíntesis; el resto de la producción implica el procesamiento en un reactor catalítico intensivo en energía y petróleo, " ella dijo.

El siguiente paso para el equipo será utilizar este enfoque de IA para acelerar sus esfuerzos de investigación. "En lugar de utilizar un modelo de investigación clásico que implica largas campañas experimentales, Las herramientas de IA pueden ayudarnos a predecir resultados experimentales. A lo mejor de nuestro conocimiento, esta es la primera vez que se utiliza la IA para optimizar un proceso electroquímico, "Dijo Modestino.