Marko Hanželic
Věda je dlouhodobý proces. Od nápadu po ponoření se do stávajícího výzkumu na toto téma a shromáždění všech potřebných zdrojů pro testování může to trvat několik let. Proto dochází k převratným pokrokům v klíčových oblastech jako např výroba baterií pro elektromobily, často spojené s delšími časovými rámcemi. nicméně Microsoft tvrdí, že umělá inteligence a rozsáhlé cloud computing již tento proces urychlují.
Microsoft podrobně popsal, jak jeho Platforma Azure Quantum Elements (AQE)., který kombinuje vysoce výkonné výpočty (HPC) a technologie umělé inteligence, pomohl Pacific Northwest National Laboratory Ministerstvo energetiky USA (PNNL) při identifikaci nové směsi materiálů, které mohou snížit množství lithia v bateriích. Než se příliš vzrušíte, je třeba poznamenat, že navzdory tomu, že platforma byla pojmenována Kvantové prvky Azure, nešlo o kvantové výpočty.
Lithium je poměrně vzácný, drahý a materiál škodlivý pro životní prostředí pro těžbu. Baterie z něj vyrobené jsou navíc velmi energeticky účinné, takže pokud se s jednou z nich něco pokazí, je to velký problém, jak uvádí zprávy požáry elektrických vozidel.
Redukce použití lithia v bateriích je to skutečně důležité, ale také náročné úsilí. Normálně by měl střed PNNL zhodnotit všechny publikované výzkumy o materiálech baterií a formulovat hypotézy o alternativních přístupech.
V tomto případě však PNNL program použila Azure vyhodnotit všechny prvky, které by mohly být užitečné, a na základě toho algoritmus navrhl 32 milionů potenciálních anorganických materiálů. Dále musel systém vyřadit všechny kombinace, které byly nestabilní, ty, které byly příliš reaktivní, a nakonec filtrovat výsledky na základě jejich potenciálu přenosu energie. Nakonec tento proces zredukoval seznam potenciálních chemikálií z 32 milionů na přibližně 500.000 většinou z nových stabilních materiálů a pak na 800.
„Třicet dva milionů je něco, co byste nikdy nedokázali... Představte si člověka, který si sedne, projde 32 miliony materiálů a vybere si jeden nebo dva z nich. To se prostě nestane,“ řekl podle The Verge Vidžaj Murugesan, vědec a vedoucí skupiny vědy o materiálech at PNNL.
V této fázi by tým PNNL tradičně používal vvysoce výkonná výpočetní technika, což je ve srovnání s AI přesnější, ale pomalejší technologie. Nakonec se jim podařilo zúžit seznam potenciálních chemikálií pro baterie pouze do 23, z nichž pět bylo již známo. Tento proces může trvat několik týdnů, ale tým to udělal s pomocí Azure hotovo za pouhých 80 hodin.
Na základě tohoto hledání vědci PNNL syntetizovali jednoho nadějného kandidáta, který obsahuje jak lithium, tak sodík a další prvky. Podle Microsoftu nový materiál snižuje spotřebu lithia za asi 70 % ve srovnání se stávajícími lithium-iontovými bateriemi, protože nahrazuje část lithia snáze dostupným sodíkem.
"To je důležité z několika důvodů," napsal Dr. Nathan Baker, produktový manažer ve společnosti Kvantové prvky Azure. „Polovodičové baterie jsou považovány za bezpečnější než tradiční tekuté nebo gelové lithiové baterie a poskytují vyšší hustotu energie. Lithium je již poměrně vzácné a tudíž drahé. Jeho těžba je ekologicky i geopoliticky problematická. Vytvoření baterie, která by mohla snížit požadavky na lithium přibližně o 70 %, by mohlo mít obrovské ekologické, bezpečnostní a ekonomické výhody.“
Nicméně je to tak Brian Abrahamson, vedoucí digitální služby PNNL, poznamenal, že proces je stále v raných dnech a že přesnost chemie musí být ještě stanovena optimalizovat. Existuje možnost, že při testování ve větším měřítku nebude fungovat podle očekávání.
Přesto, kvůli tomuto výzkumu, tým PNNL nyní hledá způsoby, jak využít sodík ke snížení množství lithia v bateriích. Stále není jasné, zda výsledky tohoto výzkumu povedou k lepším elektrickým vozidlům, ale je to tak Rychlost, se kterou byl tento výzkum proveden, opravdu působivé.
"Bez ohledu na to, zda se jedná o užitečnou baterii z dlouhodobého hlediska, rychlost, s jakou jsme našli užitečnou chemii baterie, je velmi přesvědčivá," vysvětlil Abrahamson.
Microsoft v budoucnu si představuje svět, ve kterém by mohla být vycvičena jeho umělá inteligence předpovídání chování materiálů v baterii, což by vědcům umožnilo je virtuálně otestovat před zahájením vlastního výzkumu v reálném světě. I když je to vzrušující cíl, technologie již přináší ovoce.
