研究者は量子コンピューティング手法を使用して、太陽エネルギー収集用の分子フォトスイッチを最適化します

エネルギーの変換と貯蔵の両方が可能な分子フォトスイッチを使用すれば、太陽エネルギーの収集をより効率的にすることができる可能性がある。 研究チームは、量子コンピューティング手法を使用して、この目的に特に効率的な分子構造を見つけました。 この手順は、研究者らが太陽エネルギー貯蔵材料に最適な分子構造を見つけるためにスクリーニングした40万以上の分子のデータセットに基づいていた。 この研究に関するオープンアクセス論文は、Angewandte Chemie International Edition に掲載されています。

現在、太陽エネルギーは発電に直接使用されるか、蓄熱器に蓄えられたエネルギーを介して間接的に使用されます。 3 番目のルートでは、まず太陽からのエネルギーを感光性材料に蓄え、次に必要に応じて放出することが考えられます。

EU が支援するプロジェクト MOST (「分子太陽熱エネルギー貯蔵」) は、完全に排出のない太陽エネルギーの利用を現実にするために、室温で太陽エネルギーを吸収および貯蔵できるフォトスイッチなどの分子を研究しています。

MOST プロジェクトは、無害ですべて再生可能な材料をベースにしたゼロエミッション太陽エネルギー貯蔵システムを開発し、実証することを目的としています。 MOST システムは、室温で太陽エネルギーを捕捉し、そのエネルギーを非常に長期間保存できる分子システムに基づいています。 これは、エネルギーの捕捉、貯蔵、放出の閉じたサイクルに対応します。 MOST プロジェクトは、最先端の性能と規模を超える分子システム、関連する触媒およびデバイスを開発します。 具体的には、入ってくる太陽エネルギーの最大 80% を利用するハイブリッド太陽熱集熱器が、放熱装置とともに設計およびテストされます。放熱装置は、MOST と熱エネルギー貯蔵 (TES) を組み合わせて、大きな温度勾配を実現する急速な温度上昇サイクルを可能にします。 イラスト：ダニエル・スペイセク/ニューロン・コレクティブ

コペンハーゲン大学（デンマーク）のカート・V・ミケルセン氏とバルセロナ・カタルーニャ工科大学（スペイン）のカスパー・モス・ポールセン氏の研究チームは、この課題に最適なフォトスイッチを詳しく調べた。

彼らは、光が当たると高エネルギー状態に切り替わる、二環式ジエンとして知られる分子を研究しました。 この二環式ジエン系の最も顕著な例はノルボルナジエン クアドリシクランとして知られていますが、同様の候補が膨大に存在します。 研究者らによると、この化学空間は約 466,000 個の二環式ジエンで構成されており、MOST 技術への適用可能性について我々がスクリーニングしたという。

このサイズのデータ​​ベースのスクリーニングは通常、機械学習によって行われますが、これには実際の実験に基づいた大量のトレーニング データが必要ですが、チームにはそれがありませんでした。 以前に開発されたアルゴリズムと新しい評価スコア「η」（イータ）を使用したデータベース分子のスクリーニングと評価により、明確な結果が得られました。上位スコアの 6 分子すべてが、重要な点で元のノルボルナジエン クアドリシクラン系とは異なっていました。構造。

研究者らは、この構造変化、つまり二環部分の 2 つの炭素環間の分子架橋の拡大により、新しい分子が元のノルボルナジエンよりも多くのエネルギーを蓄えることが可能になったと結論付けました。

研究者らの研究は、太陽エネルギー貯蔵分子を最適化する可能性を実証している。 ただし、新しい分子はまず実際の条件下で合成され、テストされる必要があります。

系が合成的に調製できるとしても、η で想定したように、系が関連する溶媒に可溶であるという保証はなく、実際に高収率で光スイッチするか、まったく光スイッチしないという保証はありません。

それにもかかわらず、チームは機械学習アルゴリズム用の新しい大規模なトレーニング データ セットを開発したため、将来そのようなシステムに取り組む化学者にとって、合成前の困難な研究ステップが短縮されました。 著者らは、このはるかに大規模な二環式ジエンの貯蔵庫がさまざまな用途のフォトスイッチの研究に活用され、分子を特定の要件に合わせて調整することが容易になる可能性があると構想しています。