Yapay zeka (AI) ve büyük ölçekli bulut bilişim, yeni pil malzemeleri arayışını hızlandırıyor. Microsoft ve Pasifik Kuzeybatı Ulusal Laboratuvarı (PNNL) arasındaki yapay zeka destekli işbirliği, şimdiden umut verici yeni bir materyal üretti. paylaşım halka açık Bugün.

Günümüzün lityum iyon pillerine göre alev alma olasılığı daha düşük olan bir pilin üretilmesine yol açabilecek türden bir malzeme olan yeni bir tür katı hal elektroliti keşfettiler. Ayrıca daha az lityum kullanıyor ve şarj edilebilir EV pillerine olan talep arttıkça bu da zorlaşıyor.

Bu malzemenin geleneksel lityum iyon pillere alternatif olarak ne kadar uygulanabilir olduğunu görmek için hala uzun bir yol var. Bilim adamlarını en çok heyecanlandıran şey, üretken yapay zekanın çalışmalarını hızlandırma potansiyeli. Bu keşif, daha iyi bir pil arayışı içinde test edecekleri birçok materyalden sadece ilki.

“Eğer bu tür bir ivme görebilirsek, bu tür malzemeleri bulmanın geleceğin yolunun bu olduğuna bahse girerim.”

“Önemli olan, yeni bir fikre, yeni bir malzemeye ulaşma hızımızdır. PNNL’de fiziksel kimyager ve program geliştirme ofisi direktörü olan Karl Mueller, “Bu tür bir ivme görebilirsek, bu tür malzemeleri bulmanın geleceğin yolu olduğuna dair iddiam olacaktır” diyor.

Microsoft, Microsoft’a göre yüksek performanslı bilgi işlem ile yapay zekayı ve sonunda kuantum hesaplamayı bir araya getiren bir platform olan Azure Quantum Elements’i (AQE) sunmak için geçen yıl PNNL araştırmacılarına ulaştı. Şirket bunu geçen yıl kimya ve malzeme bilimindeki keşifler için tasarlanmış bir araç olarak piyasaya sürdü.

Araştırmacılar, daha az lityum kullanan pil malzemeleri için AQE’yi sorguladılar ve hızlı bir şekilde 32 milyon farklı aday önerdi. Buradan yapay zeka sisteminin bu malzemelerden hangisinin kullanılabilecek kadar dayanıklı olacağını belirlemesi gerekiyordu; bu da 500.000 civarındaydı. Her bir malzemenin enerjiyi ne kadar iyi iletebileceğini anlamak, atomların ve moleküllerin her malzeme içinde nasıl hareket ettiğini simüle etmek ve her adayın maliyet ve bulunabilirlik açısından ne kadar pratik olabileceğini anlamak için daha fazla filtre kullandılar.

Sonunda sadece 23 aday kaldı, bunların beşi zaten bilinen materyallerdi. Tüm küçültme işlemi yalnızca 80 saat sürdü; bu o kadar hızlı bir başarı ki yapay zeka ve AQE olmadan neredeyse imkansız olurdu.

“Otuz iki milyon asla yapamayacağımız bir şey… Bir insanın oturup 32 milyon malzemeyi incelediğini ve bunların arasından bir veya ikisini seçtiğini hayal edin. PNNL’de kadrolu bilim adamı ve malzeme bilimleri grubu lideri Vijay Murugesan, “Bu gerçekleşmeyecek” diyor.

Pasifik Kuzeybatı Ulusal Laboratuvarı’nda (PNNL) malzeme bilimcisi olan Dan Thien Nguyen, sentezlenen katı elektrolitle bir madeni para hücresi oluşturuyor.
Microsoft için Dan DeLong’un fotoğrafı.

PNNL, test etmek için bu aramadan gelecek vaat eden bir adayı sentezledi. Ondan çalışan bir pil üretebildiler ve bunu bir ampule ve saate güç sağlamak için kullanabildiler. Bu yeni malzemenin kendini kanıtlaması için yüzlerce prototip pilin test edilmesi ve ayarlanması gerekecek. Bu nedenle yakın zamanda mağaza raflarına çıkmasını beklemeyin; hiçbir zaman piyasaya sürülmeyen, gelecek vaat eden yeni malzemeler üzerine çok sayıda araştırma yapıldı.

Bu özel adayın heyecan verici yanı, bol miktarda bulunan bir element ve tuzun ana bileşeni olan lityum ve sodyumun bir kombinasyonunu kullanmasıdır. Microsoft, yeni malzemenin pilde kullanılan sodyum miktarını yüzde 70’e kadar azaltabileceğini söylüyor.

Bunun da ötesinde, aşırı ısınmaya daha yatkın sıvı elektrolitlerle yapılan günümüzün lityum iyon pillerinden daha güvenli bir katı hal pili oluşturmak için kullanılabilir. İşin zor kısmı, katı elektrolitlerin genellikle enerjiyi iletme konusunda sıvı muadilleri kadar iyi olmamasıdır. Bu, araştırmacıların hala bu yeni malzemeyle üstesinden gelmeye çalıştığı bir zorluk, çünkü laboratuvar testlerinde başlangıçta tahmin edilenden daha düşük iletkenlik gösterdi.

Neyse ki, dünyayı yenilenebilir enerjiyle beslemek için ihtiyaç duyulan yeni nesil pilleri yaratmaya çalışırken araştırmacıların üretip test edebilecekleri başka umut verici adaylar da var. Üretken yapay zekanın, özellikle bilgi işlem sırasında yakılan tüm enerjiyle ilişkili sera gazı emisyonları olmak üzere, artan bir çevresel etkiye sahip olduğunu unutmayın. Bu, aynı anda bilgi işlem enerji verimliliğini artırmayı ve veri merkezlerini temiz enerjiyle çalıştırmayı önemli kılıyor; bu da daha iyi piller gerektiriyor.

“Gerçekten önümüzdeki 250 yıllık kimya malzeme bilimini önümüzdeki yirmi yıla sıkıştırmamız gerekiyor, değil mi? Bunun nedeni gezegenimizi kurtarmak istememizdir” diyor. Microsoft Kuantum – Redmond (QuArC) Microsoft Research’teki grup. “Bu sonuçlardan da görebileceğiniz gibi, yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem birlikte bu bilimsel keşifte hızlanma sağlayabiliyor.”



genel-2