Wasserstoff als sauberer Energieträger steht vor der Herausforderung der effizienten Speicherung für eine breite Anwendung. Traditionelle Speichermethoden erfordern entweder extrem hohen Druck oder extrem niedrige Temperaturen, was einen hohen Energieverbrauch zur Folge hat. Vor diesem Hintergrund haben sich Metallhydride mit ihrer hohen Speichereffizienz als vielversprechende Alternative erwiesen.
Um die Leistungsindikatoren von Wasserstoffspeichermaterialien genauer vorherzusagen, nutzten Forscher der Northeastern University eine neu entwickelte Dateninfrastruktur – die Digitale Wasserstoffenergieplattform (DigHyd). Diese Plattform integriert über 5.000 experimentelle Datensätze aus der Fachliteratur und wird durch ein KI-Sprachmodell unterstützt. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift *Chemical Science* veröffentlicht. Mithilfe dieser umfangreichen Datenbank untersuchten die Forscher physikalisch sinnvolle Modelle und entdeckten, dass fundamentale atomare Eigenschaften wie Atommasse und Elektronegativität entscheidende Deskriptoren für die effiziente Wasserstoffspeicherung in Metallhydriden sind. Professor Hao Li, ein speziell ernannter Professor am Institut für fortgeschrittene Materialien der Northeastern University, erklärte: „Dieses White-Box-Regressionsmodell ist präzise und physikalisch vollständig interpretierbar. Es ist transparent, im Gegensatz zu herkömmlichen Black-Box-Methoden des maschinellen Lernens, bei denen die Berechnungsmethode nicht nachvollziehbar ist.“ Diese Transparenz ermöglicht es Wissenschaftlern, Designstrategien zu entwickeln. Das Modell stellt Zielindikatoren prägnant und verständlich dar, verknüpft atomare Eigenschaften mit dem Speicherverhalten und demonstriert anschaulich den Einfluss der Materialzusammensetzung auf die Wasserstoffaufnahme und -abgabe.
Die Forschung deckt zudem einen grundlegenden Zielkonflikt im Bereich der Metallhydride auf: Leichte Verbindungen elektropositiver Elemente weisen eine hohe Wasserstoffspeicherkapazität, aber einen niedrigen Gleichgewichtsdruck bei Raumtemperatur auf; schwerere Übergangsmetallverbindungen geben Wasserstoff bereitwillig ab, besitzen aber eine geringe Wasserstoffspeicherkapazität. Berylliumbasierte Legierungen können diese widersprüchlichen Eigenschaften ausgleichen und sowohl eine hohe Wasserstoffspeicherdichte als auch eine geeignete thermodynamische Stabilität aufweisen. Darüber hinaus etabliert diese Arbeit eine Methode zur Beschleunigung der Forschung an Energiematerialien. Der deskriptorbasierte Ansatz bietet ein neues Paradigma zur Verknüpfung datengetriebener Analysen mit physikalischem Verständnis und schafft so eine skalierbare und transparente Grundlage für die Entwicklung von Wasserstoffspeichermaterialien. Diese Methode lässt sich auf komplexe Legierungen und poröse Strukturen anwenden und ermöglicht die Entwicklung sicherer, effizienter und hochkapazitiver Wasserstoffspeichersysteme. Dies trägt zur Energiewende hin zu sauberen, klimaneutralen Energietechnologien bei.
Weitere Informationen: Seong-Hoon Jang et al., „Physically interpretable descriptors drive the design of metal hydride materials for hydrogen storage“, Chemical Science (2025).
