Prêmios R&D 100 homenageiam inovações do Berkeley Lab

May 20, 2024

Quatro tecnologias inovadoras do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) do Departamento de Energia dos EUA (DOE) foram homenageadas com o prêmio 2023 R&D 100. O prêmio, apresentado pela R&D Magazine e selecionado por um painel independente de jurados, reconhece os 100 produtos tecnológicos mais inovadores e disruptivos do ano provenientes da indústria, da academia e de pesquisas patrocinadas pelo governo. Pela primeira vez este ano, a R&D Magazine apresentou Prémios Profissionais a indivíduos e equipas. Nesta nova categoria, Ashok Gadgil recebeu o prêmio de Líder de P&D do Ano de 2023 e a equipe do Sistema de Gestão de Energia recebeu o prêmio de Equipe de P&D do Ano de 2023.

As tecnologias vencedoras do Berkeley Lab melhoram as ferramentas de pesquisa, geram hidrogênio verde, fornecem ferramentas de software para descoberta de materiais e descobrem o futuro das estações de carregamento para veículos elétricos. As equipes vencedoras serão celebradas no banquete de gala R&D 100 em San Diego, no dia 16 de novembro de 2023.

Abaixo estão as descrições das tecnologias:

A construção da próxima geração de tecnologias quânticas começa com a compreensão de como os novos materiais funcionam em escala nanométrica. Embora as ferramentas de espectroscopia eletrônica e microscopia permitam aos pesquisadores “ver” a estrutura e a composição desses materiais, sua resolução é dificultada por um fenômeno chamado “disseminação de energia” do feixe de elétrons de sondagem. Os pesquisadores do Berkeley Lab inventaram o Cryo-FE, um novo emissor de elétrons que reduz esse efeito em 10 a 20 vezes. O dispositivo consiste em uma nanoponta supercondutora que aproveita os estados quânticos ressonantes formados no ápice e nas temperaturas criogênicas para produzir um feixe de elétrons com uma distribuição de energia estreita sem precedentes. A emissão do Cryo-FE pode ser sintonizada com um campo elétrico aplicado para obter um feixe de elétrons extremamente monocromático, brilhante e coerente, superando as melhores tecnologias disponíveis atualmente. Este avanço pode permitir novas descobertas na ciência dos materiais e novas ferramentas de alta resolução para espectroscopia e microscopia.

O desenvolvimento foi realizado por Alexander Stibor e Cameron Johnson.

O hidrogénio como novo combustível é fundamental para descarbonizar a nossa economia e reduzir o nosso impacto ambiental. No entanto, muitos processos que produzem hidrogénio também produzem dióxido de carbono (CO2), um conhecido gás com efeito de estufa. Uma equipe de pesquisadores do Berkeley Lab melhorou um processo chamado pirólise de metano para produzir hidrogênio e carbono sem emissões de CO2. Os pesquisadores desenvolveram um catalisador ternário de metal líquido para pirólise de metano. Seu novo “multicatalisador” poderia funcionar simultaneamente com alta eficiência, seletividade e durabilidade para pirólise de metano em temperaturas amenas (450-800 oC). Mais importante ainda, este novo catalisador pode ser facilmente fabricado usando elementos de metais não preciosos, tornando-o escalonável e econômico para uso industrial. A tecnologia foi registrada para pedido de patente nos EUA (Sistema Homogêneo de Metal Líquido Ternário para Produção de Hidrogênio Limpo – Escritório de Propriedade Intelectual) e o entendimento científico central foi aceito na revista Science.

A equipe de desenvolvimento liderada por Ji Su inclui Luning Chen, Shuchen Zhang, Zhigang Song, Gabor A Somorjai, Miquel Salmeron, David Prendergast, Chaochao Dun, Jeff Urban, Jinghua Guo, Xinxin Peng, Yu-Chun Chuang, Chung-Kai Chang, Jeng -Lung Chen

Da microeletrônica à contaminação ambiental, a microscopia eletrônica de transmissão de varredura (STEM) permite aos pesquisadores caracterizar estruturas em escala atômica. A nova geração de detectores STEMs quadridimensionais (4D-STEM) produz conjuntos de dados de milhões de imagens repletas de informações sobre propriedades do material, como estrutura local, fase, orientação e deformação. Esta é uma riqueza de informações, mas também um desafio de análise. Os cientistas do Berkeley Lab desenvolveram uma ferramenta de software que combina várias ferramentas de análise com algoritmos de aprendizagem profunda para aproveitar essa riqueza de informações. A ferramenta de software de código aberto, chamada py4DSTEM, permite ao usuário escolher entre diferentes modos de caracterização e fornece caminhos para uma análise eficaz. Com esta nova ferramenta, os investigadores podem acelerar a sua investigação em materiais para a próxima geração de tecnologia.