Штучний інтелект (ШІ) виявив новий матеріал, який може значно зменшити кількість літію, що використовується в акумуляторах. У минулому на подібні відкриття пішли б роки, але завдяки стрімкому зростанню комп’ютерних потужностей їх можна знайти за лічені дні.
Новий матеріал був нещодавно знайдений під час спільного проєкту Microsoft і Тихоокеанської північно-західної національної лабораторії (PNNL), в якому використовувалися передові технології штучного інтелекту і високопродуктивних обчислень (HPC) – тип хмарних обчислень, який використовує велику кількість комп’ютерів для вирішення складних наукових і математичних завдань.
Система проаналізувала понад 32 мільйони потенційних неорганічних матеріалів і всього за 80 годин змогла відібрати 18 перспективних кандидатів, які можна було б використати для розробки акумуляторів. Потім люди протестували ці зразки і виявили один електроліт, який виглядав дуже багатообіцяючим.
Літій-іонні акумулятори стануть безцінним інструментом у переході до сталої енергетики. З огляду на їхню зростаючу важливість, попит на літій, як очікується, зросте в п’ять-десять разів до кінця цього десятиліття, згідно з даними Міністерства енергетики США.
Однак для цього потрібно подолати чимало перешкод. Природні поклади літію відносно обмежені, а видобуток може бути дорогим, завдавати шкоди навколишньому середовищу та місцевим громадам, а також спричиняти геополітичні конфлікти. Ось чому вчені, а також можновладці так зацікавлені в пошуку матеріалів, які можна було б використовувати як замінник.
Зразки нового твердого електроліту, виявлені за допомогою інструментів штучного інтелекту і високопродуктивних обчислень Microsoft.
Матеріал являє собою твердотільний електроліт. Вважалося, що іони натрію та літію не можуть використовуватися разом в одній системі твердого електроліту через їхні хімічні властивості, але система ШІ показала, що такий матеріал можливий. Коли дослідники перевірили ідею, вона виявилася правдивою.
Оскільки в електроліті використовуються і літій, і натрій, і деякі інші елементи, це дозволяє зменшити кількість необхідного літію на цілих 70 відсотків.
Дослідники з Microsoft та PNNL синтезували матеріал і використали його для створення функціональних прототипів акумуляторів. Наразі вони перебувають у тривалому процесі тестування цих акумуляторів, щоб побачити, як вони працюють у реальному світі.
Такі завдання, які по суті передбачають просіювання колосальних обсягів даних, ідеально підходять для штучного інтелекту. Подібним чином ця технологія допомагає відкривати нові фармакологічні сполуки та ліки. У 2020 році дослідники з Массачусетського технологічного інституту використовували спеціально розроблений комп’ютерний алгоритм для просіювання величезного цифрового архіву з понад 100 мільйонів хімічних сполук і змогли ідентифікувати потужний антибіотик, який здатен вбивати навіть супербактерії.
“Ми стоїмо на порозі дозрівання моделей штучного інтелекту, обчислювальних потужностей, необхідних для їхнього навчання і використання, а також можливості навчати їх у конкретних наукових галузях зі специфічним інтелектом”, – сказав Брайан Абрахамсон, директор з цифрових технологій PNNL, у своїй заяві. “Ми віримо, що це відкриє нову еру прискорення. Це захоплююче, тому що ці проблеми мають значення для всього світу”.
