ШІ придумає нові види акумуляторів: створить матеріали і прискорить розробку, — вчені

Під час ClimateTech під егідою Массачусетського технологічного інституту (MIT), що відбувся у США, вчені висловили впевненість, що за допомогою штучного інтелекту незабаром вдасться створити нові революційні типи батарей в епоху зеленої енергетики. Про це повідомляє MIT Technology Review.

Сучасному світу вкрай важливі революційні розробки в цьому сегменті, адже, наприклад, перехід до електричної авіації сьогодні неможливий без нових типів акумуляторів, підкреслили вчені. Сьогоднішні батареї просто не впораються із завданням у небі.

Однією з причин, через яку фахівці плекають надію на електричну авіацію, є потенціал ШІ для прискорення досліджень у галузі батарей. ШІ так само стане ключовою силою в розробці майбутніх акумуляторів для електромобілів. Адже сьогодні важливо мати електромобіль, який здатний заряджатися дуже швидко і мати великий запас заряду для тривалих подорожей.

Венкат Вішванатан, співзасновник стартапу під назвою Aionics, стверджує, що у світі існує майже незбагненна кількість потенційних матеріалів і комбінацій матеріалів для використання в батареях. Але звичайним вченим просто неможливо вручну всі їх перевірити та перевірити ще раз в різних з'єднаннях і тестах.

Aionics працює над використанням інструментів штучного інтелекту, щоб допомогти дослідникам швидше знаходити найкращі хімічні властивості батарей. Компанія насамперед фокусується на електроліті — матеріалі, який заряджається в батареях. Ось на яку допомогу від ШІ розраховують дослідники.

1. Машинне навчання дає змогу сортувати широкий спектр варіантів. Навіть враховуючи лише хімічні речовини, які сьогодні використовуються в батареях, існує величезна кількість комбінацій. Інструменти машинного навчання можуть допомогти спланувати експерименти, щоб прискорити процес перевірки цих варіантів і водночас оптимізувати бажаний результат.
2. Генеративний ШІ може створювати нові матеріали. Можливо він вийде за межі навіть мільярдів молекул, доступних сьогодні. Використовуючи генеративні моделі, навчені на наявних матеріалах для акумуляторів, Aionics сподівається розробити нові матеріали, які ще не були виявлені.
3. Великі мовні моделі можуть допомогти дослідникам працювати швидше. Мовна модель, навчена на основі підручників і опублікованих досліджень з хімії електролітів, може допомогти відповісти на питання про хімічні властивості або дати рекомендації щодо вирішення проблем у лабораторії.

Раніше Фокус розповідав, що вчені придумали, як вбудувати "акумулятор" прямо в дорогу або будинок за допомогою суперконденсатора на основі цементу, води та технічного вуглецю. Збережена енергія зможе забезпечувати будинки електрикою, а електромобілі енергією прямо під час їзди.