On milyar. bu Bugün ticari olarak temin edilebilen kaç tane molekül mevcut? Onlara beşli gruplar halinde bakmaya başlayın (pillerdeki elektrolit malzemeleri yapmak için kullanılan tipik kombinasyon) ve 10’un 47’nci kuvvetine kadar çıkar.
Sayanlar için bu çok fazla.
Bu kombinasyonların tümü pil dünyasında önemlidir. Elektrolit malzemelerin doğru karışımını bulduğunuzda, bir EV, şebeke ve hatta elektrikli bir uçak için daha hızlı şarj olan, daha fazla enerji yoğunluğuna sahip bir pil elde edebilirsiniz. Dezavantajı mı? İlaç keşif sürecine benzer şekilde, doğru uyumu bulmak on yıldan fazla sürebilir ve binlerce başarısızlıkla sonuçlanabilir.
Startup’ın kurucuları burada Aiyonikler AI araçlarının işleri hızlandırabileceğini söylüyorlar.
Aionics’in kurucu ortağı ve CEO’su Austin Sendek, Dallas’taki son Up Summit etkinliğinde TechCrunch’a “Sorun şu ki çok fazla aday var ve yeterli zaman yok” dedi.
Dr. Lenson Pellouchoud, kurucu ortak ve CTO; Kurucu ortak ve CEO Dr. Austin Sendek ve kurucu ortak ve baş bilim insanı Dr. Venkat Viswanathan Resim katkıları: Aiyonikler
Elektrolitler, AI ile tanışın
Lityum-iyon piller üç kritik yapı taşı içerir. Bir tarafta anot (negatif), diğer tarafta katot (pozitif) olmak üzere iki elektrot vardır. Bir elektrolit tipik olarak ortada bulunur ve şarj ve deşarj sırasında iyonları elektrotlar arasında hareket ettirmek için kurye görevi görür.
Aionics elektrolite odaklanıyor ve keşfi hızlandırmak ve sonuçta daha iyi piller sunmak için bir AI araç seti kullanıyor. Katalizör keşfine yönelik aiyonik yaklaşım da yatırımcıların ilgisini çekti. 2020 yılında kurulan Palo Alto merkezli girişim, bugüne kadar UP.Partners’ın da dahil olduğu yatırımcılardan gelen 3,2 milyon dolarlık tohum turu da dahil olmak üzere 3,5 milyon dolar topladı.
Başlangıç, halihazırda Porsche’nin pil üretim yan kuruluşu Cellforce da dahil olmak üzere birçok şirketle çalışıyor. Şirket ayrıca enerji depolama şirketi Form Energy, Japon malzeme ve kimyasal üreticisi Showa Denko (şimdi Resonac) ve pil teknolojisi şirketi Cuberg ile de çalıştı.
Tüm bu süreç, bir şirketin pil için istek listesiyle veya performans profiliyle başlar. Aiyonik bilim insanları, AI ile hızlandırılmış kuantum mekaniğini kullanarak milyarlarca bilinen molekülden oluşan mevcut bir veritabanı üzerinde deneyler yapabilirler. Sendek, bunun saniyede 10.000 adayı değerlendirmelerine olanak sağladığını söyledi. Bu yapay zeka modeli, bir sonraki simülasyonun sonucunun nasıl tahmin edileceğini öğreniyor ve bir sonraki molekül adayının seçilmesine yardımcı oluyor. Her çalıştırıldığında daha fazla veri üretilir ve sorunu çözmede daha iyi hale gelir.
Üretken yapay zekaya girin
Aionics, bazı durumlarda üretimsel yapay zekayı da işin içine katarak bunu bir adım daha ileri götürdü. Aionics, bilinen milyarlarca moleküle güvenmek yerine, belirli bir uygulamayı hedefleyen yeni moleküller oluşturmak veya tasarlamak için bu yıl mevcut pil malzemesi verileriyle eğitilen üretken yapay zeka modellerini kullanmaya başladı.
Şirket, Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki Hızlandırılmış Hesaplamalı Elektrokimyasal Sistemler Keşif programında geliştirilen yazılımı kullanarak çabalarını artırıyor. CMU’da doçent olan ve bu programı yöneten Venkat Viswanathan, Aionics’in kurucu ortağı ve baş bilim insanıdır.
Aionics ayrıca bilim adamlarının milyonlarca olası formülasyonu veritabanında çalıştırmaya başlamadan önce ayıklamasına yardımcı olmak için OpenAI’nin GPT 4’ü üzerine inşa edilen büyük dil modellerini de kullanmaya başladı. Aionics tarafından seçilen kimya ders kitapları ve bilimsel makaleler üzerinde eğitilen bu sohbet robotu aracı, gerçek keşif için kullanılmıyor ancak bilim adamları tarafından belirli bir uygulamada yararlı olmayacak belirli molekülleri ortadan kaldırmak için kullanılabilir. açıkladı.
Bu ders kitaplarıyla eğitildikten sonra Yüksek Lisans’lar bilim insanının modeli sorgulamasına olanak tanır. “Eğer ders kitabınızla konuşabilseydiniz ona ne sorardınız?” dedi Sendek. Ancak bunun bilimsel makalelerin küratörlüğünü yapan bir kişiden farklı bir şey olmadığını hemen fark etti. “Bu sadece bir sonraki seviye etkileşimi sağlıyor” dedi ve sohbet robotunu eğitmek için kullanılan kaynaklara işaret edilerek her şeyin doğrulanabileceğini ekledi.
Chatbot özelliğini açıklarken, “Bence alanımız için iyi olan şey, belirli gerçekleri aramamamız, tasarım ilkelerini aramamızdır” dedi.
Bir kazanan seçmek
Milyarlarca aday tarandıktan ve yalnızca birkaçına indirildikten veya üretken yapay zeka modeli kullanılarak tasarlandıktan sonra Aionics, müşteri örneklerini doğrulama için gönderir.
Sendek, “İlk tura çıkamazsak tekrarlarız ve kazanana ulaşana kadar bunu kanıtlamak için bazı klinik deneyler yapabiliriz” dedi. “Ve kazananı bulduğumuzda, bu üretimi ölçeklendirmek ve pazara sunmak için üretim ortaklarımızla birlikte çalışıyoruz.”
İlginçtir ki bu süreç çimento gibi bazı yeni alanlarda bile kullanılıyor. ÇimentoViswanathan’ın kurucu ortağı olduğu ve aynı zamanda Aionics ile de ortak olan bir girişim olan , çimento gibi sıfır emisyonlu ürünler yapmak için kimyasal reaksiyonları yönlendirmek amacıyla yenilenebilir elektrik ve hammadde kullanmanın yolları üzerinde çalışıyor.
