Способността на изкуствения интелект (AI) да синтезира големи масиви от данни е особено полезна в химията и вече се прилага към технологията за батериите на бъдещите електромобили. Науката обаче е процес, който отнема време. Замислянето на идея до задълбочаването в съществуващия набор от изследвания по темата и събирането на всички необходими ресурси за тестване може да отнеме няколко години.
Следователно, революционният напредък в ключови области като производството на батерии за електромобили често включва удължени срокове. Microsoft обаче твърди, че изкуственият интелект (AI) и широкомащабните облачни изчисления вече ускоряват този процес. Компанията разказа подробно как тяхната Azure Quantum Elements (AQE), платформа, съчетаваща високопроизводителни изчисления (HPC) и AI технологии, подпомага Тихоокеанската северозападна национална лаборатория (PNNL) на Министерството на енергетиката на САЩ при идентифицирането на нова смес от материали с потенциал за намаляване на съдържанието на литий в батериите. Сега, преди да се развълнувате твърде много, важно е да отбележим, че въпреки че платформата е наречена Azure Quantum Elements, квантовите изчисления не са включени.
Литият е сравнително рядък, скъп и трудно добиващ се материал. Нещо повече, батериите, направени от него, са енергийно плътни, така че когато нещо се обърка с една, това е се превръща в голям проблем, както докладите за пожари на електромобили го показват пределно ясно. Намаляването на употребата на литий в батериите наистина е похвално начинание, но е и голямо предизвикателство. NNL ще трябва да прегледа всички публикувани изследвания върху материалите за батерии, за да формулира хипотези за алтернативни подходи.
В този случай обаче PNNL използва Azure, за да оцени всички елементи, които смята, че могат да бъдат работещи, и от това алгоритъмът предлага 32 милиона потенциални неорганични материали. След това системата е помолена да елиминира всички комбинации, които са нестабилни, тези, които са твърде реактивни, и накрая тя филтрира резултатите за техния потенциал да провеждат енергия. В крайна сметка процесът намали списъка с потенциални химикали от 32 милиона до около 500 000 предимно нови стабилни материали, след което сведе избора до 800.
„Тридесет и два милиона е нещо, което никога не бихме могли да направим... Представете си човек, който седи и преглежда 32 милиона материала и избира един или два от тях. Това просто няма как да се случи,” казва пред The Verge Виджай Муругесан, учен и ръководител на група за материални науки в PNNL. А в случая целият процес отне по-малко от 4 дни.
На този етап екипът на PNNL традиционно използва високопроизводителни изчисления, което е по-точна, но по-бавна технология в сравнение с AI. В крайна сметка те успяват да намалят списъка с потенциални химикали на батериите до само 23, пет от които вече са известни. Този процес можеше да отнеме година, но с Azure екипът го завърши само за 80 часа.
От това търсене учените от PNNL синтезираха един обещаващ кандидат, който включва както литий, така и натрий, заедно с други елементи. Според Microsoft, новият материал намалява употребата на литий с около 70% в сравнение със съществуващите литиево-йонни батерии, като замества част от лития с по-лесно достъпен натрий.
„Това е важно поради много причини“, пише д-р Нейтън Бейкър, продуктов лидер в Azure Quantum Elements. „Смята се, че твърдотелните батерии са по-безопасни от традиционните течни или гелообразни литиеви батерии и осигуряват по-голяма енергийна плътност. Литият вече е относително оскъден и следователно скъп. Добивът му не е екологичен и геополитически проблематичен. Създаването на батерия, която може да намали нуждите от литий с приблизително 70%, може да има огромни ползи за околната среда, безопасността и икономиката“.
Въпреки това Брайън Ейбрахамсън, главен дигитален директор на PNNL, предупреди, че все още е в началото на процеса и точната химия подлежи на оптимизация. Има възможност да не работи според очакванията, когато се тества в по-голям мащаб.
Въпреки това, благодарение на това изследване, екипът на PNNL сега търси начини да използва натрий за намаляване на количеството литий в батериите. Остава неясно дали резултатите от това изследване ще доведат до по-добри електромобили, но скоростта, с която е проведено това изследване, е наистина впечатляваща.