人工智能驅動的負排放技術應對氣候變化

嶺南大學講座教授、跨學科學院院長陳曦教授在大會的主題演講中談到了世界目前面臨的其中一個最重要問題。他演講的題目是「應對氣候變化：基于人工智能演化的新材料驅動的負排放技術」，他向與會者强調應對氣候變化挑戰的嚴重性，以及基于新材料技術的開創性的解决方案。如果將碳中和比喻爲一個天平，則天平左端（降低排放）需要新材料的突破以便大幅度提高能源轉換和儲能的效率，而天平右端（工程化吸納排放）倚重于通過直接從空氣捕獲（DAC）二氧化碳；最終開創系列的工程化路徑以實現「碳循環」的閉環。

陳教授擁有哈佛大學固體力學博士學位，在去年加入嶺大之前曾在哥倫比亞大學地球與環境工程系任教20年。他說: 「地球有能力通過森林、海洋和土壤自然吸收一定體量的二氧化碳。然而，即使在工業革命前，自然循環吸收二氧化碳的周期也是數萬年。」他强調，自工業革命以來，人類開采化石能源導致的碳排放使得空氣中的二氧化碳濃度提升了一倍以上。

目前，實現碳中和的努力有賴于通過創新、推廣清潔能源和實施節能措施來盡可能减少排放。但這還遠遠不够。要想直面氣候變化，必須直接從空氣捕獲碳，以及利用和儲存所捕獲的碳。 

陳教授說：「大氣中二氧化碳濃度的快速上升和全球變暖將比我們在過去十年看到的更爲嚴重。」他以善于綜合使用理論、實驗和數值方法去解决關于能源、環境、生物和納米技術等領域的現實挑戰而享負盛名。「2021年後，大氣中二氧化碳濃度再次出現了非綫性快速增長的趨勢。現在，我們已經突破了420 PPM的水平，我認爲第一條關鍵的定量紅綫是450 PPM。在這個水平上，海洋的酸化將使得大規模珊瑚礁消融，導致海洋生態鏈的灾難。許多科學家預測，這可能是地球上第六次大滅絕事件的開始。」

僅僅寄希望于清潔能源並不能全部解决問題，世界各國均以經濟增長爲優先考慮。而在中國、印度等國家，導致經濟增長的很多行業均是耗能量高的行業。化石能源的慣性是巨大的，從能源和戰略安全和産業結構等綜合考慮，清潔能源可能只能爲碳中和貢獻約60%的資源。

陳教授說：「爲了實現碳中和，面對不太可能减下來的約40%的碳排放，我們必須找到一種大規模高效捕集和利用二氧化碳的方法，幷爲企業提供更多的激勵措施，使他們也積極地區捕集和利用二氧化碳。」 

通過利用二氧化碳的天然特性，二氧化碳利用的一種途徑是通過光合作用提高農作物産量，另一種途徑是通過碳化反應將部分捕獲的二氧化碳匯于建材或固廢中。然而，最重要的應對氣候變化的工程化手段，還是采用負排放技術的DAC（直接空氣捕集），將二氧化碳從空氣中直接捕獲。

爲此，嶺大研發了一種稱爲「濕度調控」的材料來進行DAC；該材料在乾燥條件下即可高效地從空氣中化學吸附二氧化碳，幷在濕潤條件下脫附；目前可能是全世界最低成本的空氣捕集二氧化碳。西安的一家示範性工廠已經投入生産，這也是亞洲首家此類工廠。 

「我們還研發了國內第一個可移動的撬塊式二氧化碳捕集裝置，用于捕集移動排放源排放的烟氣，」陳教授說。「那裏的濃度比空氣中高出200多倍，因此我們需要采用不同的技術。通過這些努力，我們建立了中國首個負碳産業園，幷將捕集到的二氧化碳轉化爲各類産品。譬如建築材料：我們生産的每一塊磚都能吸收約200-300克的二氧化碳，幷以碳酸鹽的形式永久儲存起來，從而使磚的早期强度更高、成本更低，而磚全生命周期間的排放量也更低。」 

爲了加速這個領域的發展，人工智能也開始發揮作用。但在這方面，科學家們必須從最基礎的語音開始，因爲ChatGPT目前尚未具備更新和優化碳捕集性能這類特定領域的具體知識。 在設計AI4Materials平臺的時候，有關材料的信息必須首先編碼成字符串語言，幷在此基礎上建立生成式人工智能平臺。這種AI驅動的平臺它可以預測幷優化新一代的功能材料。 

陳教授說：「以優化空氣捕獲二氧化碳材料爲例，你必須首先向人工智能材料設計平臺傳授基礎的化學知識，例如熵、自由能和活化能，以及教導它掌握計算所有這些能量的技能；接下來，如何根據納米結構、表面改性等來設計、優化幷迭代碳捕集材料，幷且考慮周圍環境工况的影響。我們正在不停地迭代優化應對氣候變化的新材料、工藝，和系統集成。」