Чтобы изобрести идеальный аккумулятор не хватит жизни, но ученые нашли способ
Ученые разработали особый ИИ чат-бот, чтобы он проанализировал данные, объем которых больше, чем количество звезд в наблюдаемой Вселенной.
Команда из Притцкеровской школы молекулярной инженерии Чикагского университета разработала подход, чтобы генерировать целые составы электролитов, а не просто выбирать компоненты. Они создали ИИ-платформу для этих целей — ElectrolyteGPT, пишет interestingengineering.com.
Вместо простого выбора материалов для состава, ИИ определяет все детали "рецептуры", включая концентрации, соотношения смешивания и другие ключевые параметры электролитной смеси. При этом он работает над достижением заранее определенных целевых показателей производительности, охватывающих проводимость, стабильность, вязкость и связанные с ними свойства.
Когда исследователи синтезировали и протестировали рекомендации, сгенерированные ИИ, они выявили несколько новых составов электролитов, которые соответствовали характеристикам современных литий-металлических батарей. По словам профессора Чибуэзе Аманчукву, это способствует открытию электролитов, способных превзойти сегодняшние ведущие стандарты.
Ученые сообщили, что несколько составов электролитов, сгенерированных ИИ, достигли производительности, сопоставимой с современными системами, что подтверждает уверенность в способности модели воспроизводить результаты проектирования экспертного уровня. Хотя результаты многообещающие, они также подчеркивают, что необходимы дальнейшие усовершенствования и исследования, прежде чем этот подход сможет стабильно превосходить существующие стандарты.
Число возможных молекул для электролитов батарей оценивается примерно в 10⁶⁰ — больше, чем количество звезд в наблюдаемой Вселенной. Проверка каждой из них на предмет использования в батареях займет очень много времени — гораздо дольше человеческой жизни. Так что исследовать бесконечное пространство возможных химических составов электролитов невозможно. Однако генеративный ИИ может помочь ориентироваться в этих неизведанных областях химического пространства и предлагать совершенно новые молекулы, которые, возможно, никогда ранее не были синтезированы.
Система способна создавать теоретические кандидаты со скоростью, намного превышающей человеческие возможности, выбирая те, которые, по ее прогнозам, основанным на изученных закономерностях из обучающих данных, могут быть пригодны для конкретных применений. Затем эти сгенерированные ИИ предложения проверяются в лаборатории, где исследователи тестируют их, используя те же экспериментальные процедуры, которые применяются к материалам, разработанным людьми.
Команда создала тщательно отобранный набор данных, специально ориентированный на соединения, имеющие отношение к электролитам, что фактически сузило базу знаний модели. В результате, при запросе на генерацию новых молекул растворителя система выдает кандидатов, которые больше похожи на перспективные электролиты для батарей, чем на фармацевтические соединения.
Ранее мы писали, что бюджетный смартфон получил батарею на 10 000 мАч и ударопрочный корпус.