人工智能驱动的负排放技术应对气候变化

岭南大学讲座教授、跨学科学院院长陈曦教授在大会的主题演讲中谈到了世界目前面临的其中一个最重要问题。他演讲的题目是「应对气候变化：基于人工智能演化的新材料驱动的负排放技术」，他向与会者强调应对气候变化挑战的严重性，以及基于新材料技术的开创性的解决方案。如果将碳中和比喻为一个天平，则天平左端（降低排放）需要新材料的突破以便大幅度提高能源转换和储能的效率，而天平右端（工程化吸纳排放）倚重于通过直接从空气捕获（DAC）二氧化碳；最终开创系列的工程化路径以实现「碳循环」的闭环。

陈教授拥有哈佛大学固体力学博士学位，在去年加入岭大之前曾在哥伦比亚大学地球与环境工程系任教20年。他说: 「地球有能力通过森林、海洋和土壤自然吸收一定体量的二氧化碳。然而，即使在工业革命前，自然循环吸收二氧化碳的周期也是数万年。」他强调，自工业革命以来，人类开采化石能源导致的碳排放使得空气中的二氧化碳浓度提升了一倍以上。

目前，实现碳中和的努力有赖于通过创新、推广清洁能源和实施节能措施来尽可能减少排放。但这还远远不够。要想直面气候变化，必须直接从空气捕获碳，以及利用和储存所捕获的碳。 

陈教授说：「大气中二氧化碳浓度的快速上升和全球变暖将比我们在过去十年看到的更为严重。」他以善于综合使用理论、实验和数值方法去解决关于能源、环境、生物和纳米技术等领域的现实挑战而享负盛名。「2021年后，大气中二氧化碳浓度再次出现了非线性快速增长的趋势。现在，我们已经突破了420 PPM的水平，我认为第一条关键的定量红线是450 PPM。在这个水平上，海洋的酸化将使得大规模珊瑚礁消融，导致海洋生态链的灾难。许多科学家预测，这可能是地球上第六次大灭绝事件的开始。」

仅仅寄希望于清洁能源并不能全部解决问题，世界各国均以经济增长为优先考虑。而在中国、印度等国家，导致经济增长的很多行业均是耗能量高的行业。化石能源的惯性是巨大的，从能源和战略安全和産业结构等综合考虑，清洁能源可能只能为碳中和贡献约60%的资源。

陈教授说：「为了实现碳中和，面对不太可能减下来的约40%的碳排放，我们必须找到一种大规模高效捕集和利用二氧化碳的方法，幷为企业提供更多的激励措施，使他们也积极地区捕集和利用二氧化碳。」 

通过利用二氧化碳的天然特性，二氧化碳利用的一种途径是通过光合作用提高农作物産量，另一种途径是通过碳化反应将部分捕获的二氧化碳汇于建材或固废中。然而，最重要的应对气候变化的工程化手段，还是采用负排放技术的DAC（直接空气捕集），将二氧化碳从空气中直接捕获。

为此，岭大研发了一种称为「湿度调控」的材料来进行DAC；该材料在干燥条件下即可高效地从空气中化学吸附二氧化碳，幷在湿润条件下脱附；目前可能是全世界最低成本的空气捕集二氧化碳。西安的一家示范性工厂已经投入生産，这也是亚洲首家此类工厂。 

「我们还研发了国内第一个可移动的撬块式二氧化碳捕集装置，用于捕集移动排放源排放的烟气，」陈教授说。「那里的浓度比空气中高出200多倍，因此我们需要采用不同的技术。通过这些努力，我们建立了中国首个负碳産业园，幷将捕集到的二氧化碳转化为各类産品。譬如建筑材料：我们生産的每一块砖都能吸收约200-300克的二氧化碳，幷以碳酸盐的形式永久储存起来，从而使砖的早期强度更高、成本更低，而砖全生命周期间的排放量也更低。」 

为了加速这个领域的发展，人工智能也开始发挥作用。但在这方面，科学家们必须从最基础的语音开始，因为ChatGPT目前尚未具备更新和优化碳捕集性能这类特定领域的具体知识。 在设计AI4Materials平台的时候，有关材料的信息必须首先编码成字符串语言，幷在此基础上建立生成式人工智能平台。这种AI驱动的平台它可以预测幷优化新一代的功能材料。 

陈教授说：「以优化空气捕获二氧化碳材料为例，你必须首先向人工智能材料设计平台传授基础的化学知识，例如熵、自由能和活化能，以及教导它掌握计算所有这些能量的技能；接下来，如何根据纳米结构、表面改性等来设计、优化幷迭代碳捕集材料，幷且考虑周围环境工况的影响。我们正在不停地迭代优化应对气候变化的新材料、工艺，和系统集成。」