Ne bilmek istiyorsun
- Microsoft ve Pacific Northwest Ulusal Laboratuvarı (PNNL), pillerde lityum kullanımını %70’e kadar azaltacak bir atılımın eşiğinde olabilir.
- Bilim insanları, lityumun yerine geçebilecek potansiyel malzemeleri belirlemek için yapay zekadan ve son derece yetenekli bilgi işlemden yararlandı.
- Lityum yangına yatkındır ve çok fazla su ve enerji gerektirdiğinden çıkarma işleminin çevre üzerinde olumsuz etkileri vardır.
- Tanımlanan malzeme, onu zayıf bir enerji iletkeni haline getiren katı bir elektrolittir ve sıvı halde daha iyi bir iletken olduğundan sonuçta lityuma üstünlük sağlar.
Microsoft’un yeni pil malzemeleri bulma konusundaki atılımını detaylandıran son duyurusunun ardından yapay zeka yılı gerçekten de yaklaşıyor. Şu anda mevcut olan pillerin çoğu lityum bazlıdır ve bu, diğer güvenlik kaygılarının yanı sıra yangına yatkın olmaları nedeniyle kullanıcılar arasında büyük bir endişe kaynağıdır.
Pasifik Kuzeybatı Ulusal Laboratuvarı (PNNL) ile birlikte çalışan Microsoft, lityum iyon pillere alternatif bulma konusunda şimdiden önemli ilerleme kaydetti. Sınır.
Malzeme, katı hal elektrolit olduğundan daha az risk oluşturur; bu da esasen patlama ve yangına neden olma olasılığının daha düşük olduğu anlamına gelir. Bilim adamlarının bulgularına göre malzeme, pillerde lityum kullanımının %70 oranında azaltılmasına yardımcı olacak.
Bu lityum iyon piller için ne anlama geliyor?
Bu keşif inanılmaz bir başarı olsa da hâlâ yapılması gereken pek çok çalışma ve test var. İyi tarafından bakıldığında, bilim insanları üretken yapay zekanın kullanılabilirliği ve genel varlığından heyecan duyuyor çünkü potansiyel olarak tüm süreci hızlandırabilir. Elbette katı hal elektrolit malzemesi taş üzerine yazılmıyor. Enerjinin iletilmesi söz konusu olduğunda sıvı elektrolitlerin, katı elektrolitlere kıyasla çok daha verimli olduğunu belirtmekte fayda var. Bilim adamlarının hala aktif olarak çözmeye çalıştığı bir bulmaca.
PNNL’de fiziksel kimyager ve program geliştirme ofisi yöneticisi olan Karl Mueller’e göre:
“Önemli olan nokta, yeni bir fikre, yeni bir malzemeye ulaşma hızımızdır. Eğer bu tür bir ivme görebilirsek, bahse girerim ki bu tür malzemeleri bulmanın geleceğin yolu budur.” “
Bu nedenle bilim insanları muhtemelen tüm test aşaması boyunca daha fazla keşif yapacak ve daha fazla malzeme keşfedecek. Proje üzerinde çalışan araştırmacılar, pillerdeki lityumun yerini alacak ideal ve potansiyel malzemeleri belirlemek için yapay zeka yeteneklerinden yararlandı. Bağlam açısından, bilim adamları 32 milyon potansiyel materyali elemek için yapay zeka teknolojisini kullandılar ve listeyi bir haftadan kısa bir sürede 18’e kadar daralttılar. Bu materyallere erişmek için geleneksel yöntemleri kullanıyor olsalardı bu süreç yirmi yıldan fazla sürecekti.
Krysta Svore’un vurguladığı gibiMicrosoft Research’teki Microsoft Quantum – Redmond (QuArC) grubunun lideri:
“Gerçekten önümüzdeki 250 yıllık kimya malzeme bilimini önümüzdeki yirmi yıla sıkıştırmamız gerekiyor, değil mi? Bunun nedeni gezegenimizi kurtarmak istememizdir. Bu sonuçlardan da görebileceğiniz gibi, yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem birlikte bu bilimsel keşifte hızlanma sağlayabiliyor.”
Lityum iyon piller uzun süre güvenilir olmayacak
Lityum, akıllı telefonlardan elektrikli araçlara kadar çoğu elektronik cihazımızın ana itici gücüdür. Sonuç olarak, ürüne olan talep, gerçek arzına kıyasla son derece yüksektir.
Bunu akılda tutarak, kaynağın artık hazır olmadığı bir durumla karşı karşıya kalabiliriz. ABD Enerji Bakanlığı’na göre, lityum iyon pillere olan talebin 2030 yılına kadar tüm zamanların en yüksek seviyesine ulaşması bekleniyor (mevcut talebin on katına kadar).
Şu anda üreticiler artan akü talebini karşılamak için aktif olarak daha fazla akü tesisi inşa ediyor. Bu pek işe yaramasa da, malzemeyi tedarik etme süreci büyük miktarda su ve enerji gerektirdiğinden çevreyi olumsuz etkiliyor. BBC.
Şans eseri, bilim adamlarının hala lityumun yerini alacak mükemmel adaylar olabilecek 17 kadar potansiyel malzeme arasından seçim yapmaları gerekiyor. Süreci daha basit ve hızlı hale getirmek için üretken yapay zekaya ve yüksek performanslı bilgi işleme erişimlerinin olduğunu unutmamak gerekir.
