ENEOS控股公司近日采用 NVIDIA 的 Alchemi 平臺，加快數(shù)據(jù)中心浸沒式冷卻液以及用于制氫的氧析出反應(yīng)（OER）催化劑的研發(fā)。公司表示，這一 AI 驅(qū)動的方法顯著縮短了上述兩類材料的研發(fā)周期。

NVIDIA 的 Alchemi 平臺是一套面向化學(xué)與材料科學(xué)的 AI 計算框架，可大幅提升企業(yè)和科研人員在分子與材料篩選、設(shè)計和優(yōu)化方面的效率。

根據(jù) ENEOS 的介紹，通過 Alchemi 開展的大規(guī)模虛擬篩選，對數(shù)千萬種潛在冷卻液分子進行了評估，同時對近 1 億種催化劑成分假設(shè)進行了計算。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)分別篩選出了約 1000 種具有較高潛力的候選化合物，進入實驗驗證階段。與傳統(tǒng)計算化學(xué)方法相比，該平臺能實現(xiàn)更高效的仿真能力和更精確的化學(xué)結(jié)構(gòu)表達。

ENEOS 強調(diào)，通過加速仿真、引入機器學(xué)習(xí)原子間勢模型，以及自動化工作流程，以往需要數(shù)年才能完成的研發(fā)過程如今被壓縮到數(shù)個月。公司根據(jù)應(yīng)用需求制定了篩選標(biāo)準(zhǔn)，例如冷卻液所需的介電性能和導(dǎo)熱性能，以及 OER 催化劑的活性指標(biāo)，并將這些需求轉(zhuǎn)化為計算指標(biāo)，從而高效鎖定最具潛力的材料。

NVIDIA 表示，這項合作展示了專業(yè)領(lǐng)域 AI 如何幫助科研成果更快走向工業(yè)應(yīng)用。ENEOS 披露，Alchemi 使 Matlantis Preferred Potential（PFP）模型的計算速度提升了一個數(shù)量級。目前，ENEOS 正在銷售 ENEOS IX 系列單相浸沒式冷卻液，符合環(huán)保法規(guī)，面向高性能數(shù)據(jù)中心的熱管理需求。而 OER 催化劑則是提升可再生能源電解水制氫效率的關(guān)鍵材料，有助于實現(xiàn)更低碳的氫能源生產(chǎn)。

ENEOS 表示，未來將進一步擴大 AI 工具在研發(fā)中的應(yīng)用，以提升整體研發(fā)效率，并支持其工業(yè)材料業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

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