De zoektocht naar geavanceerde solid-state batterijen is historisch gezien gestuurd door de expertise en intuïtie van onderzoekers gedurende tientallen jaren. Echter, er vindt een belangrijke verandering plaats nu het veld zich richt op machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) om de ontwikkelingstijdslijnen aanzienlijk te verkorten. Opvallend is dat Microsoft heeft samengewerkt met Amerikaanse onderzoeksinstituten, waarbij ze hun cloud computing middelen hebben ingezet om de ontwikkeling van op haliden gebaseerde vaste elektrolyten te versnellen.
Vaste elektrolytematerialen zijn cruciale componenten, bestaande uit lithium (Li), een metaalelement M, en een halogeen X, wat resulteert in een samenstelling die wordt aangeduid als LiαMXβ. Deze nieuwe generatie vaste elektrolyten, ook wel bekend als op haliden gebaseerde, heeft niet alleen de aandacht getrokken van grote bedrijven zoals Panasonic en Chinese bedrijven, maar ook tal van Japanse bedrijven en onderzoekers, waaronder Toyota en NGK Insulators Ltd., met ook een grote investering van onderwijsinstellingen.
De rol van Microsoft in batterij-innovatie draait om haar positie als toonaangevende AI-innovator, die niet alleen materiaalontwikkeling wil verbeteren, maar ook batterijprestaties en levensduur wil voorspellen via digitale tweelingen. Het bedrijf streeft ernaar het gebruik van haar wetenschappelijke rekenwolk genaamd ‘Azure Quantum Elements’ te bevorderen.
Uitbreiding van onderzoek met Materials Informatics is een gemeenschappelijk element dat NGK Insulators en Microsoft delen. De toepassing van Materials Informatics (MI), waarbij machine learning en AI in materiaalverkenning worden gebruikt, heeft de onderzoeksbenadering getransformeerd. Hoewel de elementaire samenstelling van op haliden gebaseerde elektrolyten, LiαMXβ, op het eerste gezicht eenvoudig lijkt, houden hedendaagse strategieën in dat bewuste structurele storingen worden geïntroduceerd door elementen te vervangen, wat de ionische geleidbaarheid verbetert en de reductieweerstand verhoogt. De precieze samenstellingsverhoudingen en mogelijke variaties in kristalstructuren vergroten het assortiment materialen tot astronomische niveaus, ver buiten het vermogen van mensen om experimenteel te analyseren. Het gebruik van MI stelt echter in staat tot een breder onderzoek binnen een aanzienlijk verkorte tijdsperiode, om veel efficiënter veelbelovende materialen te vast te stellen.
Belang van AI in de ontwikkeling van solid-state batterijen
De integratie van Kunstmatige Intelligentie in de ontwikkeling van solid-state batterijen van de volgende generatie is cruciaal om verschillende redenen. AI versnelt de ontdekking van nieuwe materialen door hun eigenschappen te voorspellen, waardoor de trial-and-error cyclus in laboratoria wordt verminderd. Het kan enorme hoeveelheden data analyseren en patronen of correlaties identificeren die bijna onmogelijk voor mensen te ontcijferen zouden zijn zonder uitgebreide hulp. Bovendien kan AI simuleren en voorspellen hoe verschillende materialen presteren onder verschillende omstandigheden, waardoor onderzoekers zich kunnen richten op de meest veelbelovende kandidaten voor verder onderzoek.
Belangrijkste uitdagingen bij het gebruik van AI voor batterijontwikkeling
Hoewel AI veel belooft voor de vooruitgang van solid-state batterijtechnologie, zijn er verschillende uitdagingen om rekening mee te houden:
– Datakwaliteit: Het succes van AI-voorspellingen is sterk afhankelijk van de kwaliteit en kwantiteit van de beschikbare data. Onvoldoende of van lage kwaliteit data kan leiden tot onnauwkeurige modellen en misleidende resultaten.
– Interdisciplinaire samenwerking: Effectieve toepassing van AI vereist een combinatie van expertise in materiaalkunde, chemie, informatica en techniek. Het bevorderen van samenwerking tussen deze vakgebieden kan uitdagend zijn.
– Computatieve middelen: AI en machine learning kunnen veel middelen vergen, waarvoor aanzienlijke computercapaciteit nodig is voor data-analyse en simulatie. Toegang tot deze middelen kan beperkt zijn voor sommige onderzoeksinstellingen.
– Begrip van de “Black Box”: AI-algoritmen kunnen ondoorzichtig zijn, waardoor het voor onderzoekers moeilijk is om de redenering achter bepaalde voorspellingen te begrijpen. Dit gebrek aan transparantie kan het vertrouwen en de acceptatie binnen de wetenschappelijke gemeenschap belemmeren.
Controverses rond AI in batterijonderzoek
Een van de controverses heeft betrekking op de angst dat AI uiteindelijk menselijke onderzoekers zou kunnen vervangen, wat een veelvoorkomende zorg is in verschillende sectoren waar automatisering en machine learning worden gebruikt. Er is ook debat over gegevensprivacy en het ethisch gebruik van data, met name wanneer er sprake is van vertrouwelijke of gevoelige informatie bij het ontwikkelen van nieuwe materialen.
Voordelen van AI in de ontwikkeling van solid-state batterijen
– Versnelde ontdekking: AI kan aanzienlijk de tijdlijn voor materiaalontdekking verkorten, wat cruciaal is om te voldoen aan de eisen voor betere batterijtechnologieën.
– Kostenvermindering: Door het aantal fysieke experimenten te verminderen, kan AI onderzoeks- en ontwikkelingskosten verlagen.
– Precisie: AI kan helpen bij het ontwerpen van materialen met precisie op atomair niveau, wat essentieel is voor het verbeteren van prestatiekenmerken zoals energiedichtheid en veiligheid.
Nadelen van AI in de ontwikkeling van solid-state batterijen
– Hoge initiële investering: Het implementeren van AI-technologie kan duur zijn en een aanzienlijke initiële investering vergen.
– Complexiteit: Het ontwikkelen en trainen van AI-modellen is complex en vereist gespecialiseerde vaardigheden en kennis.
– Afhankelijkheid van data: De efficiëntie van AI is sterk afhankelijk van de beschikbaarheid van data van hoge kwaliteit en relevantie.
Als u meer wilt weten over de toepassing van AI in diverse domeinen, waaronder materiaalkunde en energie, overweeg dan een bezoek aan deze gezaghebbende bronnen:
Officiële Microsoft-website – voor inzichten in hoe Azure Quantum Elements van Microsoft bijdraagt aan AI en cloud computing.
Voor informatie over de nieuwste batterijtechnologieën en ontwikkelingen, inclusief bijdragen van internationale bedrijven en onderzoeksinstellingen, kunt u verkennen:
Officiële Panasonic-website – voor hun laatste werk over batterijen en elektronica.
Toyota Global – om meer te leren over het onderzoek en de ontwikkeling van Toyota op het gebied van geavanceerde batterijtechnologieën.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw