Науковці з Технологічного інституту Нью-Джерсі (NJIT) за допомогою штучного інтелекту відкрили п’ять нових матеріалів, які можуть стати ефективнішою альтернативою літій-іонним батареям. Йдеться про матеріали на основі таких елементів, як магній, кальцій, алюміній і цинк.
У дослідженні, опублікованому в журналі Cell Reports Physical Science, команда під керівництвом професора Дібакаря Датти застосувалагенеративний ШІ для пошуку пористих матеріалів, які підходять для створення багатозарядних (multivalent-ion) батарей. Такі батареї мають потенціал бути дешевшими, безпечнішими та потужнішими за традиційні літій-іонні.
Багатозарядні батареї працюють з іонами, які несуть два або три позитивні заряди замість одного, як у літії. Завдяки цьому вони здатні зберігати більше енергії. Проблема полягає в тому, що більші за розміром іони складніше переміщуються всередині стандартних матеріалів. Новий підхід NJIT допомагає подолати цю складність.
«Однією з найбільших перешкод була не відсутність хімічних рішень, а неможливість протестувати мільйони комбінацій матеріалів», — пояснив професор Датта.
— «Ми звернулися до генеративного ШІ як до швидкого та системного інструменту, що допомагає знайти потрібні структури серед великої кількості можливих варіантів».
Читайте також:
Змусити фарму рухатися швидше. Штучний інтелект покаже свою здатність прискорювати розроблення ліків — The Economist Для цього команда розробила подвійний ШІ-підхід: модель CDVAE (Crystal Diffusion Variational Autoencoder), навчена на даних про відомі кристалічні структури, та спеціально налаштовану велику мовну модель (LLM), яка допомагала знаходити найбільш термодинамічно стабільні варіанти.
«Цей підхід дозволив нам значно прискорити процес і знайти п’ять абсолютно нових структур пористих оксидів перехідних металів, які мають великі відкриті канали. Це ключ до швидкого та безпечного руху багатозарядних іонів у батареї», — зазначив Датта.
AI-згенеровані структури пройшли квантово-механічне моделювання та перевірку на стабільність, і результати показали, що їх можна буде синтезувати в реальних лабораторних умовах.
Читайте також:
Нейромережа на допомогу політикам. У Гарварді створили АІ-інструмент для прогнозування світових криз і воєн Професор Датта додав:
«Це не лише про батареї. Ми заклали основу для масштабованого методу дослідження передових матеріалів — від електроніки до рішень для чистої енергетики — без тривалих експериментів методом спроб і помилок».
Далі команда планує співпрацювати з лабораторіями для синтезу і тестування нових матеріалів з метою створення комерційно придатних багатозарядних батарей.
Читайте також:
Технології проти катаклізмів. Штучний інтелект допомагає передбачити появу хвиль-убивць
