ИИ придумает новые виды аккумуляторов: создаст материалы и ускорит разработку, — ученые

Во время прошедшего в США ClimateTech под эгидой Массачусетского технологического института (MIT) ученые высказали уверенность, что при помощи искусственного интеллекта вскоре удастся создать новые революционные типы батарей в эпоху зеленой энергетики. Об этом сообщает MIT Technology Review.

Современному миру крайне важны революционные разработки в этом сегменте, ведь, например, переход к электрической авиации сегодня невозможен без новых типов аккумуляторов, подчеркнули ученые. Сегодняшние батареи просто не справятся с задачей в небе.

Важно

Будут заряжаться до 80% за 3 минуты: Panasonic разрабатывает новые батареи для дронов

Одной из причин, по которой специалисты лелеют надежду на электрическую авиацию, является потенциал ИИ для ускорения исследований в области батарей. ИИ так же станет ключевой силой в разработке будущих аккумуляторов для электромобилей. Ведь сегодня важно иметь электромобиль, который способен заряжаться очень быстро и иметь большой запас заряда для продолжительных путешествий.

Венкат Вишванатан, соучредитель стартапа под названием Aionics, утверждает, что в мире существует почти непостижимое количество потенциальных материалов и комбинаций материалов для использования в батареях. Но обычным ученым просто невозможно в ручную все их проверить перепроверить в различных соединениях и тестах.

Aionics работает над использованием инструментов искусственного интеллекта, чтобы помочь исследователям быстрее находить лучшие химические свойства батарей. Компания в первую очередь фокусируется на электролите — материале, который заряжается в батареях. Вот на какую помощь от ИИ рассчитывают исследователи.

1. Машинное обучение позволяет сортировать широкий спектр вариантов. Даже учитывая только химические вещества, которые сегодня используются в батареях, существует огромное количество комбинаций. Инструменты машинного обучения могут помочь спланировать эксперименты, чтобы ускорить процесс проверки этих вариантов и одновременно оптимизировать желаемый результат.
2. Генеративный ИИ может создавать новые материалы. Возможно он выйдет за рамки даже миллиардов молекул, доступных сегодня. Используя генеративные модели, обученные на существующих материалах для аккумуляторов, Aionics надеется разработать новые материалы, которые еще не были обнаружены.
3. Большие языковые модели могут помочь исследователям работать быстрее. Языковая модель, обученная на основе учебников и опубликованных исследований по химии электролитов, может помочь ответить на вопросы о химических свойствах или дать рекомендации по решению проблем в лаборатории.

Ранее Фокус рассказывал, что ученые придумали, как встроить "аккумулятор" прямо в дорогу или дом с помощью суперконденсатора на основе цемента, воды и технического углерода. Сохраненная энергия сможет обеспечивать дома электричеством, а электромобили энергией прямо во время езды.