Microsoft и PNNL используют ИИ для поиска альтернатив литию
В совместном предприятии с Тихоокеанской северо-западной национальной лабораторией Microsoft применила искусственный интеллект для создания батареи с меньшим содержанием лития.
Литиевые батареи уже давно используются в качестве источника хранения энергии в электронных устройствах, начиная от мобильных телефонов и ноутбуков и заканчивая системами хранения энергии. Совсем недавно появление электромобилей (EV) еще больше увеличило зависимость от лития. Однако высокая цена лития и постоянно растущий спрос начинают представлять собой серьезную проблему для производителей аккумуляторов.
В совместном предприятии с Тихоокеанской северо-западной национальной лабораторией Microsoft применила искусственный интеллект (ИИ) для создания батареи с меньшим содержанием лития. Эта технология может устранить ограничения, с которыми сталкиваются ученые при разработке литиевых батарей.
Альтернативы литиевым батареям
Пригодность лития для аккумуляторов заключается в его уникальном сочетании низкой атомной массы, высокого электрохимического потенциала, хорошей проводимости, низкой скорости саморазряда и высокой плотности энергии. Эти свойства способствуют эффективности, долговечности и компактности литиевых батарей по сравнению с батареями других конкурирующих химических составов. Например, в отличие от аккумуляторных технологий, таких как никель-кадмиевые или никель-алюминиевые гибриды, литиевые батареи обладают способностью быстрой зарядки и могут подвергаться многочисленным циклам разрядки, прежде чем достигнут истощения.
Однако литий сталкивается со многими геополитическими и логистическими проблемами, что делает его далеко не идеальным для крупномасштабного и долгосрочного использования.
Запасы лития существуют только в нескольких странах, а это означает, что любые волнения в глобальной политике потенциально могут вызвать глобальные проблемы с поставками. Кроме того, литий относительно дорог из-за ограниченных производственных мощностей, энергоемких процессов добычи и высокого спроса. Эти факторы вызвали обеспокоенность среди производителей аккумуляторов по всему миру и побудили исследователей заняться поиском альтернатив литию.
Однако обнаружение, тестирование и использование этих альтернатив может занять много времени и стоит дорого. Поиск правильной альтернативы может потребовать грубого тестирования миллионов материалов в экспериментах методом проб и ошибок. Чтобы сделать этот процесс более эффективным, исследователи должны найти автоматический и экономически эффективный способ.
Роль искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений
Microsoft и Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория недавно опубликовали статью, в которой рассказывается об использовании искусственного интеллекта и облачных высокопроизводительных вычислений (HPC) для ускорения открытия и экспериментальной проверки новых материалов.
ИИ используется в этом контексте из-за его навыков работы с большими наборами данных и его способности быстро обрабатывать, анализировать и выводить закономерности из огромных объемов информации. Это позволяет принимать более точные, быстрые и проницательные решения, особенно при открытии материалов.
Используя искусственный интеллект, интегрированный с облачными HPC, исследовательская группа Microsoft смогла составить короткий список из 18 перспективных материалов-кандидатов среди первоначального списка в 32 миллиона. После этого ученые-материалисты из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории рекомендовали включить более точные критерии отбора и увеличить количество раундов исключения. Следуя рекомендациям, команда определила потенциального кандидата и применила подход, который заключался в замене около половины атомов лития в батарее атомами натрия.
Разработав функциональную батарею с использованием новой химии, исследователи обнаружили, что, хотя батарея была стабильной, ее проводимость была ниже требуемой. Ученые работают над улучшением технологии для будущих открытий материалов.
