Um avanço que combina inteligência artificial, química de materiais e energia limpa acaba de ganhar destaque na Nature Communications. Pesquisadores liderados pela Universidade Nacional de Seul, na Coreia do Sul, demonstraram que átomos isolados de tungstênio podem transformar um material já conhecido — o oxi-hidróxido de níquel e ferro — em um catalisador altamente eficiente para a produção de hidrogênio verde, dispensando metais caros e escassos como irídio e platina.

O hidrogênio é visto como peça-chave da transição energética global, mas sua produção limpa ainda enfrenta gargalos tecnológicos. Na eletrólise da água, processo que separa hidrogênio e oxigênio com o uso de eletricidade renovável, a reação de evolução de oxigênio é lenta e energeticamente custosa. “Esse é o principal obstáculo para reduzir o custo do hidrogênio verde em escala industrial”, afirma Ho Won Jang, professor da Universidade Nacional de Seul e um dos autores do estudo.

O diferencial do trabalho está na forma como os cientistas chegaram ao material vencedor. Em vez de testar combinações ao acaso, a equipe utilizou um modelo avançado de aprendizado de máquina — o EquiformerV2 — treinado com grandes bancos de dados de química computacional. O algoritmo avaliou quase 4 mil estruturas possíveis de catalisadores, simulando mais de 15 mil configurações de reação em poucas horas, tarefa que levaria anos com métodos tradicionais.

O modelo apontou como candidato promissor um material conhecido como W–NiFeOOH: uma matriz de níquel e ferro com átomos individuais de tungstênio incorporados à estrutura cristalina. Experimentos em laboratório confirmaram a previsão. Em testes de eletrólise com membranas comerciais, o novo catalisador atingiu densidade de corrente de 13,1 ampères por centímetro quadrado a 80 °C e manteve operação estável por mais de 500 horas — desempenho comparável, e em alguns casos superior, ao de catalisadores com metais nobres.

Ao contrário do que ocorre com o irídio, que atua diretamente como sítio ativo da reação, o tungstênio desempenha um papel mais sutil. Medidas in situ de espectroscopia Raman e de absorção de raios X mostraram que os átomos de tungstênio não participam diretamente da reação química. Eles funcionam como “moduladores eletrônicos”, facilitando a transição estrutural do material para uma fase mais ativa e reduzindo a energia necessária para a reação ocorrer.

“É como ajustar o palco para que os protagonistas — níquel e ferro — atuem melhor”, explica Sun Hwa Park, pesquisadora do Instituto Coreano de Padrões e Ciência, também autora do trabalho. Segundo ela, a presença do tungstênio estabiliza a fase cataliticamente ativa em potenciais mais baixos, aumentando a eficiência global do processo.

Desde a crise do petróleo dos anos 1970, o hidrogênio é apontado como vetor energético do futuro. Nas últimas duas décadas, com o avanço das energias solar e eólica, o chamado hidrogênio verde voltou ao centro do debate climático. O problema é o custo: hoje, produzir hidrogênio por eletrólise ainda é significativamente mais caro do que obtê-lo a partir de combustíveis fósseis.

Ao eliminar a dependência de metais nobres — raros, caros e concentrados em poucos países —, o novo estudo pode ajudar a destravar investimentos e ampliar a produção em larga escala. “Trata-se de um passo importante para democratizar o hidrogênio verde”, avalia Jiheon Lim, coautor do artigo.

Além do resultado em si, o trabalho sinaliza uma mudança de paradigma na pesquisa em materiais. A integração entre aprendizado de máquina e experimentos de bancada encurta drasticamente o caminho entre hipótese e aplicação. “Mostramos que é possível acelerar a descoberta científica sem abrir mão do rigor experimental”, resume Ho Won Jang. 

Num mundo pressionado pela urgência climática, a combinação de algoritmos e átomos pode se tornar tão estratégica quanto turbinas e painéis solares. E, como sugere o estudo, talvez a próxima grande revolução energética comece não em uma mina de metais raros, mas em linhas de código bem treinadas.