Sztuczna inteligencja nie przestaje zaskakiwać. Tym razem narzędzie Microsoftu pomaga znaleźć obiecujący nowy materiał na baterie dla samochodów elektrycznych, który zawiera aż o 70% mniej litu. Zdolności sztucznej inteligencji do syntezy dużych zbiorów danych jest szczególnie przydatna w chemii i już znajduje swoje zastosowanie w technologii akumulatorów.
Sztuczna inteligencja nie przestaje zaskakiwać
Samochody elektryczne są wciąż stosunkowo świeżą i rozwijającą się technologią. Czy znajdzie ona swoje zastosowanie na szeroką skalę? Na to pytanie narazie nikt nie jest w stanie odpowiedzieć z pewnością. Ale technologia ta cały czas się rozwija. Jest to rzecz jasna proces czasochłonny, a wspomóc ma go sztuczna inteligencja.
Od pomysłu do zagłębienia się w istniejący zbiór badań na ten temat, aż po zebranie wszystkich niezbędnych zasobów potrzebnych do testów, mogą minąć lata. Przełomowe postępy w kluczowych dziedzinach, takich jak produkcja akumulatorów do elektryków, wiążą się z długimi terminami. Microsoft twierdzi, iż sztuczna inteligencja jest w stanie przyspieszyć ten proces.
fot. MicrosoftFirma Microsoft szczegółowo opisała, jak jej platforma do obliczeń o wysokiej wydajności pomaga w zidentyfikowaniu nowej mieszanki materiałów. Celem jest zmniejszenie zawartości litu w bateriach. Lit jest bowiem rzadkim, drogim i obciążającym dla środowiska materiałem. Ponadto, akumulatory zawierające ten materiał są energochłonne, a zatem również narażone na pożary.
4 dni zamiast lat pracy
Ograniczenie użycia litu w akumulatorach to bardzo znaczące przedsięwzięcie. Gdyby nie sztuczna inteligencja, przegląd badań dotyczących materiałów, zająłby lata. Firma PNNL (Pacific Northwest National Laboratory) wykorzystała platformę do oceny wszystkich elementów, które uznała za potencjalnie wykonalne. Na tej podstawie algorytm zaproponował… 32 miliony potencjalnych materiałów nieograniczonych. Następnie system wyeliminował wszystkie kombinacje niestabilne i zbyt reaktywne. Na końcu przefiltrował wyniki pod kątem potencjału do przewodzenia energii. Ostatecznie lista zmniejszyła się z 32 milionów do 500 000, a finalnie do… 800.
fot. MicrosoftCzłowiek nigdy nie byłby w stanie przefiltrować wyników 32 milionów materiałów i wybrać z nich kilkaset, czy choćby kilka tysięcy. Tymczasem sztuczna inteligencja przeprowadziła cały proces w zaledwie 4 dni.
Nathan Baker, lider produktu Azure Quantum Elements: – Jest to ważne z wielu powodów. Zakłada się, iż baterie półprzewodnikowe są bezpieczniejsze niż tradycyjne baterie litowe w postaci płynnej lub żelowej. I zapewniają większą gęstość energii. Lit jest już stosunkowo rzadki i przez to drogi. Wydobywanie tego surowca jest problematyczne pod względem środowiskowym i geopolitycznym. Stworzenie baterii, która mogłaby zmniejszyć zapotrzebowanie na lit o około 70% mogłoby przynieść ogromne korzyści dla środowiska, bezpieczeństwa i ekonomii.
Proces jest wciąż w początkowej fazie
Należy jednak pamiętać, iż cały proces pozostało na wczesnym etapie. Dokładny skład chemiczny cały czas podgala optymalizacji. Istnieje ryzyko, iż podczas testów na większą skalę okaże się, iż coś nie działa zgodnie z oczekiwaniami.
Brian Abrahamson, dyrektor ds. technologii cyfrowej w PNNL: – Niezależnie od tego, czy jest to akumulator opłacalny na dłuższą metę, prędkość, z jaką znaleźliśmy działający akumulator, jest całkiem przekonująca.
Co więcej, Microsoft jest przekonany, iż w przyszłości będzie można szkolić sztuczną inteligencję w zakresie przewidywania zachowania się materiałów w baterii. To umożliwi naukowcom wirtualne testowanie przed rozpoczęciem badań w świecie rzeczywistym.
