Pronalazak naprednih baterija čvrstog stanja povijesno je vođen stručnošću i intuicijom istraživača tijekom desetljeća. Međutim, značajna promjena se pojavljuje kako se područje okreće prema strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji (AI) kako bi se znatno skratili razvojni vremenski okviri. Microsoft je surađivao s američkim istraživačkim institutima, koristeći svoje računalne resurse u oblaku kako bi ubrzao razvoj halidnih elektrolita čvrstog stanja.
Materijali čvrstog elektrolita su ključni dijelovi, sastavljeni od litija (Li), metalnog elementa M i halogena X, koji tvore sastav koji se naziva LiαMXβ. Ova nova generacija čvrstih elektrolita, poznata kao halidna, privukla je pažnju ne samo industrijskih divova poput Panasonica i kineskih tvrtki, već i brojnih japanskih tvrtki i istraživača, uključujući Toyotu i NGK Insulators Ltd., uz snažno ulaganje i obrazovnih ustanova.
Uloga Microsofta u inovacijama u području baterija usmjerena je na njegovu poziciju vodećeg AI inovatora, koji teži ne samo unaprijediti razvoj materijala već i predvidjeti performanse baterije i životni vijek putem digitalnih blizanaca. Tvrtka ima za cilj promovirati upotrebu svog znanstvenog računalstva u oblaku nazvanog ‘Azure Quantum Elements.’
Proširenje istraživanja s materijalnom informatikom postao je zajednički nazivnik koji dijele NGK Insulators i Microsoft. Primjena materijalne informatike (MI), koja koristi strojno učenje i AI u istraživanju materijala, transformirala je pristup istraživanju. Iako se sastav halidnih elektrolita, LiαMXβ, na prvi pogled čini jednostavnim, suvremene strategije uključuju namjerno uvođenje strukturnih poremećaja zamjenom elemenata, što poboljšava ionsku provodljivost i otpornost na redukciju. Točni kompozicijski omjeri i potencijalne varijacije u kristalnim strukturama proširuju katalog materijala na astronomski nivo, daleko izvan ljudske sposobnosti eksperimentalne analize. Korištenje MI, međutim, omogućuje širu pretragu u znatno smanjenom vremenskom okviru, efikasnije locirajući obećavajuće materijale.
Važnost AI-a u razvoju baterija čvrstog stanja
Integracija umjetne inteligencije u razvoj baterija čvrstog stanja nove generacije ključna je iz nekoliko razloga. AI ubrzava otkriće novih materijala predviđanjem njihovih svojstava, čime se smanjuje ciklus pokušaja i pogrešaka u laboratoriju. Može analizirati velike količine podataka i identificirati obrasce ili korelacije koje bi za ljude bile gotovo nemoguće dokučiti bez znatne pomoći. Osim toga, AI može simulirati i predviđati kako će različiti materijali raditi pod različitim uvjetima, omogućavajući istraživačima fokusiranje na najperspektivnije kandidate za daljnje proučavanje.
Ključni izazovi u korištenju AI-a za razvoj baterija
Iako AI nosi ogroman potencijal za unapređenje tehnologije baterija čvrstog stanja, postoje nekoliko izazova koje treba uzeti u obzir:
– Kvaliteta podataka: Uspjeh AI predviđanja uvelike ovisi o kvaliteti i količini dostupnih podataka. Nedovoljni ili niskokvalitetni podaci mogu dovesti do netočnih modela i zavaravajućih rezultata.
– Interdisciplinarna suradnja: Učinkovita primjena AI-a zahtijeva kombinaciju stručnosti u znanosti o materijalima, kemiji, računarstvu i inženjerstvu. Poticanje suradnje između ovih područja može biti izazovno.
– Računalne resursi: AI i strojno učenje mogu biti zahtjevni po pitanju resursa, zahtijevajući značajnu računalnu snagu za analizu podataka i simulaciju. Pristup tim resursima može biti ograničen za neke istraživačke institucije.
– Razumijevanje “Crne kutije”: AI algoritmi mogu biti neprozirni, što otežava istraživačima da razumiju logiku iza određenih predviđanja. Nedostatak transparentnosti može otežati povjerenje i prihvaćanje unutar znanstvene zajednice.
Kontroverze povezane s AI u istraživanju baterija
Jedna od kontroverzi odnosi se na strah da će AI eventualno zamijeniti ljudske istraživače, što je zajednička briga na raznim područjima gdje se koriste automatizacija i strojno učenje. Također postoji rasprava o privatnosti podataka i etičkoj uporabi podataka, posebno kada je uključena tajna ili osjetljiva informacija u razvoju novih materijala.
Prednosti AI-a u razvoju baterija čvrstog stanja
– Brzo otkriće: AI može znatno skratiti vremenski okvir otkrića materijala, što je ključno za udovoljavanje potrebama za boljim tehnologijama baterija.
– Smanjenje troškova: Smanjenjem broja fizičkih eksperimenata, AI može smanjiti troškove istraživanja i razvoja.
– Preciznost: AI može pomoći u dizajniranju materijala s preciznošću na atomskoj razini, što je ključno za poboljšanje karakteristika performanse poput energetske gustoće i sigurnosti.
Mane AI-a u razvoju baterija čvrstog stanja
– Visoki početni ulaganj: Implementacija AI tehnologije može biti skupa, zahtijevajući značajna početna ulaganja.
– Složenost: Razvoj i obuka AI modela složeni su i zahtijevaju specijalizirane vještine i znanje.
– Ovisnost o podacima: Učinkovitost AI-a uvelike ovisi o dostupnosti visokokvalitetnih, relevantnih podataka.
Ako vas zanima istraživanje primjene AI-a u različitim područjima, uključujući znanost o materijalima i energiji, razmislite o posjeti ovim autoritativnim izvorima:
Službena web stranica tvrtke Microsoft – za uvide u to kako Microsoftov Azure Quantum Elements doprinosi AI i računalstvu u oblaku.
Za informacije o najnovijim tehnologijama baterija i napretku, uključujući doprinose međunarodnih tvrtki i istraživačkih instituta, istražite:
Službena web stranica tvrtke Panasonic – za njihov najnoviji rad na baterijama i elektronici.
Globalna web stranica tvrtke Toyota – za saznanja o istraživanju i razvoju Toyota naprednih tehnologija baterija.