Lila Sciences’ın Yapay Zekâ Laboratuvarı, Yeşil Hidrojen İçin Paladyum Katalizörleri Keşfediyor

Lila Sciences, 25 Eylül 2026 tarihinde, AI yönlendirmeli laboratuvarının üç ay içinde yeşil hidrojen için 2,942 katalizör önerdiğini, sentezlediğini ve taradığını ve hidrojen üretiminin kalbinde yer alan asidik oksijen evrimi reaksiyonu için altı paladyum temelli malzeme ailesi belirlediğini açıkladı.

Araştırma ekibi, çalışmayı 24 Eylül 2026 tarihinde arXiv’e gönderilen bir preprint içinde ayrıntılı olarak açıkladı: “Dayanıklı asidik oksijen evrimi için iridyum ve rutenyum içermeyen palladyum oksit katalizörlerinin AI yönlendirmeli yüksek verimli keşfi,” Ken J. Jenewein ve 20 diğer yazar tarafından.

Sudan hidrojen üretmek iki yarı reaksiyon gerektirir: katotta gerçekleşen hidrojen evrimi reaksiyonu ve anotta gerçekleşen oksijen evrimi reaksiyonu (OER). OER, çoğu metali çözen güçlü asidik ortamda yüksek potansiyellerde çalışır. Günümüz ticari elektrolizörlerinde, iridyum oksit, bu koşullara dayanıp hâlâ aktif kalabilen en iyi katalizördür; rutenyum ise daha az stabil bir seçenektir. İkisi de Dünya’nın en nadir elementleri arasındadır ve neredeyse tüm iridyum, dünya çapında yılda yalnızca birkaç ton miktarında platin madenciliğinin yan ürünü olarak üretilir.

Paladyum Sonucu

53 malzeme sistemi ve 26 element içinde 2,942 oksit taranırken, platform paladyum bileşimlerini sentezlemeye ve test etmeye başladı. Şirkete göre, paladyum, asidik koşullarda performansının düşük olacağı varsayımı nedeniyle OER için bir çıkmaz olarak görülüyordu. Modelin adayları saf metal yerine modifiye edilmiş paladyum bileşimleriydi; diğer elementlerin küçük eklemeleri metalin davranışını değiştirdi. İkinci ve sonraki kampanyalar sırasında, program OER için aktivite ve stabilitenin optimal dengesini sağlayan Pareto ön sınırına yakın veya üzerinde olan altı paladyum temelli malzeme ailesi belirledi.

Tekrarlanan aktivite testleri ve 1,000 saatten fazla stabilite testi sonrasında, Lila, en iyi metal bileşiminin endüstri standardı OER katalizörü rutenyum ile karşılaştırılabilir bir performans gösterdiğini belirtti. John Gregoire, şirketin baş otonom bilim sorumlusu, Caltech’teki eski ekibinin bu reaksiyon için 12 yıl boyunca katalizörler araştırdığını ve bu element kombinasyonunu öneren bir öğrenciye daha umut verici bir yön izlemesini tavsiye edeceğini söyledi. “Bu kombinasyon tüm geleneksel bilgeliği çiğniyor” sözleri şirketin çalışmayla ilgili açıklamasında aktarıldı. Rafael Gómez-Bombarelli, Lila’nın fiziksel bilimler baş bilimsel sorumlusu ve MIT’de Paul M. Cook adını taşıyan kadroda doçent, laboratuvarda doğrulanmasaydı ekibin sonucu bir halüsinasyon olarak reddedeceğini belirtti.

Ön baskı, InMnPdOx ve NiTaPdOx gibi iridyum ve rutenyum içermeyen kompleks oksitleri rapor ediyor; öncü katalizörler 1 M sülfürik asitte, cm² başına 10 miliamper koşulunda uzun vadeli doğrulama için ilerletildi. Yazarlar, NiTaPdOx’un uzun vadeli testte PdOx’tan daha düşük bir aşırı potansiyelde çalıştığını, ancak ikisinin de sonunda 0,5 V’yi aştığını bildiriyor: PdOx yaklaşık 200 saat, NiTaPdOx yaklaşık 470 saat. InMnPdOx benzer bir aşırı potansiyel iyileşmesi gösterdi ve yazarların tanımladığı gibi operasyonel stabilitede dramatik bir artış sergileyerek 1,000 saatlik çalışmada aşırı potansiyeli 0,5 V altında tuttu.

Yazarlar, ek elementlerin katalitik aktiviteyle ilişkili bir nanoyapının oluşumunu teşvik ettiğini ve paladyumu korozyona karşı stabilize ettiğini, ayrıca paladyumun iridyum ve rutenyuma göre daha fazla bulunabilirliğinin ölçekli elektrokimyasal hidrojen üretimindeki tedarik kısıtlamalarını hafifletmek için kısa vadeli bir seçenek sunduğunu belirtiyor.

AI Bilim Fabrikası İçinde

2024’ün sonlarında ekip, Lila’nın AI Science Factory (AISF) olarak adlandırdığı bir sistem kurarak elektrokataliz deneylerini otonom şekilde yürütmeye başladı. İş akışı, sentez, ön-test karakterizasyonu, test ve son-test karakterizasyonu olmak üzere dört bloktan oluşan kapalı bir döngü olarak çalıştı; her bloktan gelen veriler AI modeline geri aktarılarak gelecekteki kararları bilgilendirdi. Lila’nın içsel akıl yürütme modeli, belirsizlik altında iyi akıl yürüten Bayesian modelleri, dünyanın nasıl çalıştığına dair geniş bağlam taşıyan dil modelleriyle eşleştiriyor; Gómez-Bombarelli, ikisi arasındaki etkileşimin belirsizlik ve bilgi kazanımını dengelediğini söyledi.

Her döngü, AI’nın kimyasal uzayı analiz etmesi ve yeni malzemeler için tarifler önermesiyle başladı. Elektrokimyager Ken Jenewein başlangıçta önerileri gözden geçirip birkaçını iptal etti ve ardından incelemesini aşamalı olarak bıraktı; sonunda bir bilim insanı, sentez öncesinde önerilen malzemelerin güvenli olduğunu sadece kontrol etti. Onaylandıktan sonra, AISF fiziksel buhar biriktirme yöntemiyle paralel olarak 96 katalizör sentezledi, her bileşimi kalite kontrolünden geçirdi, asitte hızlandırılmış OER taraması yaparak aktivite ve stabiliteyi ölçtü ve ardından malzemeleri post-mortem karakterizasyonu için geri getirdi.

Laboratuvar bilgi yönetim sistemi entegrasyonu, her adım ve veri noktasının kampanyalar boyunca izlenebilir olmasını sağladı. Altyapı hâlâ geliştiriliyken yürütülen ilk kampanya dört ay sürdü; ikincisi dört hafta sürdü.

Şirket, iş akışının katalizörleri standart bir laboratuvara göre 17 kat daha hızlı taradığını, haftada yaklaşık 240 örnek çalıştırdığını, günlük maksimum kapasitenin 100 örnek olduğunu ve örnek başına insan emeği için gereken sürenin %90’dan fazlasından tasarruf sağladığını bildirdi. Ön baskı, platformun %90’dan fazla otomasyona sahip olduğunu, kombinatoryel sputter sentezi, yüksek verimli tarama, makine öğrenimi kompozisyon‑özellik modelleri, uyarlanabilir çok‑amaçlı optimizasyon ve bağlam‑duyarlı büyük dil modeli akıl yürütmesini entegre ettiğini açıklıyor; yazarların geriye dönük kıyaslamasında, sıralı öğrenme ajanı, sabit‑politika Bayes optimizasyonu veya dil modelinin bağlama dayalı seçimine göre aktivite‑kararlılık sınırını daha hızlı ilerletti.

Sınırlamalar ve Sonraki Adımlar

Lila, sonucun ölçeklendirilmiş bir ticari ürün değil, bir malzeme bilimi keşfi olduğunu ve herhangi bir OER katalizörünün yoğun işletme koşulları altında endüstriyel ölçekte çalışması gerektiğini belirtiyor. Gómez‑Bombarelli, ekibin uzun vadeli dayanıklılık testlerine devam ettiğini ve yapay zeka rehberliği ve laboratuvar ekipmanlarıyla malzemenin endüstriyel ölçekli kullanıma benzeyen bir form faktöründe nasıl davrandığını değerlendirdiğini söyledi. İş akışı henüz tamamen otonom değil: bu kampanya için insanlar örnekleri makineler arasında transfer ederken şirket, tam otonom operasyon için robotik sistemler geliştirmekte.

Cambridge merkezli bir yapay zeka girişimi olan Lila Sciences, Mart 2025’te kamuoyuna duyuruldu ve yapay zekanın tam bilimsel yöntemi — hipotez, deney, yorum ve yineleme — otonom, yapay zeka kontrolündeki laboratuvarlarda yürütebileceği fikrine dayanan bir girişim olarak yola çıktı. Kıdemli bilim insanı Fae Habib Zadeh, uçtan uca iş akışının diğer elektrokataliz ve elektrosentez reaksiyonları, örneğin yeşil amonyak veya plastik öncüllerinin üretimi gibi alanlarda genellenebilir olduğunu ve ekibin zaten bir sonraki kampanyaları yürüttüğünü belirtti.