Phòng thí nghiệm AI của Lila Sciences phát hiện chất xúc tác palladium cho hydro xanh

Lila Sciences cho biết vào ngày 25 tháng 9 năm 2026 rằng phòng thí nghiệm do AI điều phối của công ty đã đề xuất, tổng hợp và sàng lọc 2.942 chất xúc tác cho hydro xanh trong ba tháng, qua đó xác định sáu họ vật liệu dựa trên palladium cho phản ứng tạo oxy trong môi trường axit, một quá trình cốt lõi của sản xuất hydro.

Nhóm nghiên cứu trình bày chi tiết công việc trong một bản thảo tiền xuất bản gửi lên arXiv ngày 24 tháng 9 năm 2026: “AI-guided high-throughput discovery of iridium- and ruthenium-free palladium-oxide catalysts for durable acidic oxygen evolution,” của Ken J. Jenewein và 20 tác giả khác.

Sản xuất hydro từ nước đòi hỏi hai bán phản ứng: phản ứng tạo hydro tại catốt và phản ứng tạo oxy, hay OER, tại anốt. OER diễn ra ở điện thế cao trong môi trường axit mạnh, vốn hòa tan hầu hết kim loại. Trong các thiết bị điện phân thương mại hiện nay, iridium oxide là chất xúc tác có khả năng chịu được những điều kiện đó tốt nhất mà vẫn duy trì hoạt tính; ruthenium là một lựa chọn kém ổn định hơn. Cả hai đều thuộc nhóm nguyên tố hiếm nhất trên Trái Đất, và gần như toàn bộ iridium được sản xuất như một sản phẩm phụ của hoạt động khai thác bạch kim, với sản lượng toàn cầu chỉ vài tấn mỗi năm.

Kết quả về palladium

Trong khi sàng lọc 2.942 oxide thuộc 53 hệ vật liệu và 26 nguyên tố, nền tảng bắt đầu tổng hợp và thử nghiệm các thành phần palladium. Theo công ty, palladium từng được xem là ngõ cụt đối với OER vì được cho là hoạt động kém trong điều kiện axit. Các ứng viên của mô hình là những thành phần palladium đã được biến đổi chứ không phải kim loại tinh khiết, trong đó một lượng nhỏ các nguyên tố khác làm thay đổi hành vi của kim loại. Trong chiến dịch thứ hai và các chiến dịch tiếp theo, chương trình xác định sáu họ vật liệu dựa trên palladium nằm trên hoặc gần biên Pareto của OER, tức đạt sự cân bằng tối ưu giữa hoạt tính và độ ổn định.

Sau các thử nghiệm hoạt tính lặp lại và hơn 1.000 giờ thử nghiệm độ ổn định, Lila cho biết thành phần kim loại tốt nhất đạt hiệu suất tương đương ruthenium, một chất xúc tác OER tiêu chuẩn của ngành. John Gregoire, giám đốc khoa học tự chủ của công ty, cho biết nhóm cũ của ông tại Caltech đã nghiên cứu chất xúc tác cho phản ứng này trong 12 năm và nếu một sinh viên đề xuất tổ hợp nguyên tố này, ông sẽ khuyên người đó theo đuổi hướng triển vọng hơn. “Tổ hợp này đi ngược mọi hiểu biết truyền thống,” ông nói trong bài tường thuật của công ty về công trình. Rafael Gómez-Bombarelli, giám đốc khoa học về khoa học vật lý của Lila và phó giáo sư giữ chức danh mang tên Paul M. Cook về khoa học và kỹ thuật vật liệu tại MIT, cho biết nếu không có xác nhận trong phòng thí nghiệm, nhóm sẽ gạt kết quả sang một bên như một hiện tượng ảo giác.

Bản thảo tiền xuất bản báo cáo các oxide phức không chứa iridium và ruthenium như InMnPdOx và NiTaPdOx, với những chất xúc tác hàng đầu được đưa vào thẩm định dài hạn trong axit sulfuric 1 M ở mật độ dòng 10 miliampe trên mỗi centimét vuông. Các tác giả báo cáo rằng NiTaPdOx hoạt động ở quá thế thấp hơn PdOx trong thử nghiệm dài hạn, dù cả hai cuối cùng đều vượt 0,5 V: PdOx vào khoảng 200 giờ và NiTaPdOx vào khoảng 470 giờ. InMnPdOx cho thấy mức cải thiện quá thế tương tự và điều mà các tác giả mô tả là sự gia tăng đáng kể về độ ổn định vận hành, khi duy trì quá thế dưới 0,5 V trong suốt 1.000 giờ hoạt động.

Các tác giả cho biết những nguyên tố phụ gia thúc đẩy hình thành cấu trúc nano gắn với hoạt tính xúc tác, đồng thời ổn định palladium trước sự ăn mòn. Nguồn cung palladium dồi dào hơn iridium và ruthenium mang lại một lựa chọn trong ngắn hạn để giảm bớt hạn chế nguồn cung đối với sản xuất hydro điện hóa quy mô lớn.

Bên trong Nhà máy Khoa học AI

Từ cuối năm 2024, nhóm đã xây dựng thứ mà Lila gọi là AI Science Factory, hay AISF, để tiến hành các thí nghiệm điện xúc tác một cách tự chủ. Quy trình vận hành theo vòng lặp khép kín qua bốn khối: tổng hợp, phân tích đặc trưng trước thử nghiệm, thử nghiệm và phân tích đặc trưng sau thử nghiệm, trong đó dữ liệu từ mỗi khối được đưa trở lại mô hình AI để định hướng các quyết định tiếp theo. Mô hình suy luận nội bộ của Lila kết hợp các mô hình Bayes, vốn suy luận tốt trong điều kiện bất định, với các mô hình ngôn ngữ mang kiến thức bối cảnh rộng về cách thế giới vận hành; Gómez-Bombarelli cho biết sự tương tác giữa hai loại mô hình cân bằng tính bất định và mức thu nhận thông tin.

Mỗi chu kỳ bắt đầu bằng việc AI phân tích không gian hóa học và đề xuất công thức cho vật liệu mới. Nhà điện hóa học Ken Jenewein ban đầu xem xét các đề xuất và bác bỏ một số đề xuất trước khi dần dừng việc đánh giá; về sau, một nhà khoa học chỉ kiểm tra độ an toàn của vật liệu được đề xuất trước khi tổng hợp. Sau khi được phê duyệt, AISF tổng hợp song song 96 chất xúc tác bằng phương pháp lắng đọng hơi vật lý, kiểm tra chất lượng từng thành phần, tiến hành sàng lọc OER tăng tốc trong axit để đo hoạt tính và độ ổn định, rồi đưa vật liệu trở lại để phân tích sau thử nghiệm.

Việc tích hợp với hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm giúp mọi bước và điểm dữ liệu đều có thể được truy vết qua các chiến dịch. Chiến dịch đầu tiên, được thực hiện khi cơ sở hạ tầng vẫn đang phát triển, kéo dài bốn tháng; chiến dịch thứ hai mất bốn tuần.

Công ty báo cáo rằng quy trình của họ sàng lọc chất xúc tác nhanh gấp 17 lần phòng thí nghiệm tiêu chuẩn, xử lý khoảng 240 mẫu mỗi tuần với công suất tối đa 100 mẫu mỗi ngày và tiết kiệm hơn 90% thời gian lao động của con người trên mỗi mẫu. Bản thảo mô tả nền tảng đạt mức tự động hóa trên 90%, tích hợp tổng hợp phún xạ tổ hợp, sàng lọc thông lượng cao, các mô hình học máy về mối quan hệ thành phần–tính chất, tối ưu hóa đa mục tiêu thích ứng và suy luận bằng mô hình ngôn ngữ lớn có nhận biết bối cảnh. Trong đánh giá hồi cứu của các tác giả, tác nhân học tuần tự của họ thúc đẩy biên hoạt tính–độ ổn định nhanh hơn tối ưu hóa Bayes theo chính sách cố định hoặc lựa chọn bằng mô hình ngôn ngữ trong ngữ cảnh.

Hạn chế và các bước tiếp theo

Lila cho biết kết quả này là một khám phá khoa học vật liệu chứ chưa phải sản phẩm thương mại được mở rộng quy mô, và bất kỳ chất xúc tác OER nào cũng phải hoạt động ở quy mô công nghiệp trong điều kiện vận hành khắc nghiệt. Gómez-Bombarelli nói rằng nhóm đang tiếp tục thử nghiệm độ bền dài hạn và, với hướng dẫn của AI cùng thiết bị phòng thí nghiệm, đánh giá cách vật liệu hoạt động trong một dạng thức gần giống việc sử dụng ở quy mô công nghiệp. Quy trình cũng chưa hoàn toàn tự chủ: trong chiến dịch này, con người chuyển mẫu giữa các máy trong khi công ty phát triển robot để vận hành hoàn toàn tự chủ.

Lila Sciences, một công ty khởi nghiệp AI có trụ sở tại Cambridge, ra mắt công chúng vào tháng 3 năm 2025 với giả thuyết rằng AI có thể thực hiện toàn bộ phương pháp khoa học—giả thuyết, thí nghiệm, diễn giải và lặp lại—trong các phòng thí nghiệm tự chủ do AI điều khiển. Nhà khoa học cấp cao Fae Habib Zadeh cho biết quy trình đầu-cuối này có thể khái quát cho các phản ứng điện xúc tác và điện tổng hợp khác, chẳng hạn tạo amoniac xanh hoặc tiền chất nhựa, và nhóm đã bắt đầu các chiến dịch tiếp theo.