Identifikācijas numurs: LZP-2024/1-0406
Tips: Latvijas Zinātnes padomes fundamentālo un lietišķo pētījumu projekts
Projekta ilgums: 01.01.2025. - 31.12.2027.
Projekta vadītājs: Dr. Sergejs Piskunovs, Latvijas Universitātes Cietvielu fizikas institūts (LU CFI)
Kopējais finansējums: 300 000 EUR
Par projektu
Projekts uzsākts 2025. gada 1. janvārī Latvijas Universitātes Cietvielu fizikas institūtā (LU CFI). Tā mērķis ir paātrināt jaunu heteropāreju fotokatalizatoru atklāšanu efektīvai zaļā ūdeņraža ražošanai, apvienojot ģeneratīvo mašīnmācīšanos (MM) ar blīvuma funkcionāļa teorijas (DFT/TDDFT) aprēķiniem. Divdimensionālie materiāli no datubāzes C2DB (Computational 2D Materials Database) kalpo gan kā galvenie pētāmie materiāli, gan kā MM modeļu apmācības dati, savukārt mērķtiecīga sintēze un fotokatalītiskā testēšana noslēdz projektēšanas ciklu. Projektā ir seši pētnieciskie mērķi: (i) ar DFT atbalstītas ģeneratīvās MM sistēmas izstrāde heteropāreju fotokatalizatoru racionālai projektēšanai; (ii) galveno strukturālo un elektronisko deskriptoru identificēšana, no kuriem atkarīga fotokatalītiskā aktivitāte; (iii) atvērtas (FAIR) fotokatalizatoru un to īpašību datubāzes izveide; (iv) lādiņu pārneses dinamikas modelēšana saskarnēs ar neadiabātiskās molekulārās dinamikas metodi; (v) heteropāreju struktūras un sastāva optimizācija ar viediem algoritmiem; (vi) daudzsološāko kandidātu eksperimentāla pārbaude sadarbībā ar Oulu Universitāti (Somija) un Taipejas Nacionālo tehnoloģiju universitāti (TaipeiTECH, Taivāna). Sagaidāms, ka rezultāti paātrinās efektīvu un rentablu fotokatalizatoru izstrādi zaļā ūdeņraža ražošanai un veicinās pāreju uz ilgtspējīgu enerģētiku.
Projekta progress pēc vidusposma atskaites
Projekts tiek īstenots atbilstoši darba plānam. Izstrādāta un validēta ar DFT atbalstīta ģeneratīvās MM sistēma: grafu neironu tīkli prognozē aizliegtās zonas platumu, zonu malu novietojumu un veidošanās enerģiju tieši no kristāla struktūras, ģeneratīvie modeļi piedāvā jaunas kandidātu heteropārejas, bet aktīvās mācīšanās cikls starp DFT un MM nepārtraukti uzlabo prognožu precizitāti. Ansambļa MM modeļi parādīja, ka lādiņu atdalīšanu un redzamās gaismas absorbciju visvairāk ietekmē zonu malu savstarpējais novietojums, aizliegtās zonas platums, piejaukuma koncentrācija, lokālie struktūras kropļojumi un nanostruktūru morfoloģija. MXene tipa materiāliem izstrādāta MM metodika CO₂ adsorbcijas enerģijas prognozēšanai – tas ir galvenais lielums fotokatalītiskajai CO₂ pārveidošanai. Izveidota strukturēta heteropāreju fotokatalizatoru datubāze, kurā iekļauta skrīninga kopa ar aptuveni 4000 MXene konfigurācijām, no kurām ap 1000 aprēķinātas tieši. Hibrīdo funkcionāļu DFT aprēķini atklāja, kā skābekļa vakances ZrO₂ veido defektu stāvokļus, kas maina materiāla elektronisko struktūru un optisko absorbciju. Beijesa optimizācijas un ģenētisko algoritmu cikls prognozēja ar Mn leģētu BiVO₄ fotoanodu labvēlīgāko sastāva intervālu, un pirmie eksperimenti TaipeiTECH apstiprināja prognozi: Mn leģēšana samazina aizliegtās zonas platumu no 2,44 eV (tīram BiVO₄) līdz 2,11 eV (x = 0,5) un uzlabo zonu novietojumu ūdens oksidēšanai.
Līdz šim publicēti divi kopīgi atvērtās piekļuves apskata raksti (Molecules, 2026; Catalysts, 2026), un starptautiskās konferencēs prezentēti trīs stenda referāti (E-MRS 2025 Spring Meeting, FM&NT 2026 un EURODIM 2026). Izveidota sadarbība ar piecām pētnieku grupām Grieķijā, Somijā, Taivānā un Kazahstānā, bet piekļuve Taivānas superdatoram Forerunner1 (3,75 milj. CPU kodolstundu) būtiski paātrināja apjomīgos aprēķinus. Balstoties uz projekta rezultātiem, LU CFI kopā ar partneriem no Taivānas, Lietuvas, Polijas un Izraēlas, tostarp vienu industrijas partneri, iesniedza priekšpieteikumu ENHANCE-2D M-ERA.NET 2026. gada konkursā. Projekta tēmā tiek izstrādāts promocijas darbs. Projekta otrajā pusē (2026–2027) darbs tiks vērsts uz lādiņu pārneses simulācijām heteropāreju saskarnēs, daudzkritēriju optimizāciju, tālāku prognozēto fotokatalizatoru eksperimentālo pārbaudi un datubāzes atvēršanu pētnieku kopienai.