Eit forskarteam har utnytta krafta til kunstig intelligens (AI) til å skape eit batteri som reduserer avhengigheita av den kostbare mineralen litium. Litiumionebatteri er avgjerande for å forsyne kvardagsenhetar og elektriske køyretøy, samt for å lagre fornybar energi til det grøne straumnettet. Likevel er gruvedrift av litium dyrt og skadeleg for miljøet. Den tradisjonelle prosessen med å finne eit erstatningsstoff for litium krev omfattande forsking og testing over fleire år. Ved å bruke AI klarte Nathan Baker og hans kollegaer i Microsoft å oppnå dette målet på berre nokre månader. Laget designa og konstruerte ein batteri som brukte opptil 70% mindre litium i samanlikning med andre eksisterande design.
Deira forskning fokuserte på faststoffsbatteri og å identifisere nye material til batteriet si elektrolytkomponent, gjennom kva elektriske ladningar rører seg. Dei starta med 23,6 millionar potensielle materialar og eksperimenterte med strukturen til etablerte elektrolytar, og erstatta nokre litiumatomar med alternative element. Ved å bruke ein AI-algoritme filtrerte dei ut ustabile materialar og dei med svake kjemiske reaksjonar som er relevante for batterifunksjon. Forskarane vurderte også korleis kvar material oppførte seg under batteridrift. I løpet av kort tid snevra dei ned lista til nokre hundre lovande kandidatar, inkludert nokre tidlegare uutforska alternativ.
For å validere funna deira, søkte laget råd frå ekspertar innan stort batteriprosjekt, inkludert Vijay Murugesan frå Pacific Northwest National Laboratory. Etter å ha inkorporert tilleggskriterier for utvelging som Murugesan sitt team foreslo, valgte dei ein av AI sine forslag for laboratorie-syntese. Dette spesifikke materialet fan interesse deira sidan det erstatta sodium for halvparten av dei forventa litiumatomane, og skapte ein unik oppskrift på elektrolytten. Sjølv om straumleidninga til det resulterande batteriet var lågare enn liknande prototypar som brukte meir litium, understreka Baker og Murugesan behovet for ytterlegare optimalisering. Til tross for dette tok heile prosessen – frå innsamtale til eit fungerande batteri som kunne forsyne eit lyspære med straum – omtrent ni månader.
Rafael Gómez-Bombarelli frå Massachusetts Institute of Technology rosar laget sin metode og understrekar dei praktiske implementasjonane og testinga, noko som skil seg frå rein teoretiske spådomar. Likevel advarte han om at framtidig AI-assistert forsking kan møte utfordringar på grunn av mangel på data som er nødvendig for trening og kompleksiteten ved å kombinere element for material som går utover batterikomponentar.
Konklusjonen på studien viser potensialet til AI til å fremskynde utviklinga av meir berekraftige batteri med redusert avhengighet av litium. Med ytterlegare forfining kan slike batteri spele ein avgjerande rolle i å framme ulike industrier, inkludert elektrisk transport og lagring av fornybar energi.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl