giovedì, Giugno 13, 2024

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L'intelligenza artificiale di Microsoft ha ideato in tempi record un nuovo materiale in grado di ridurre l'uso estensivo del litio nelle batterie

Microsoft e il laboratorio PNNL negli Stati Uniti hanno condotto ricerche interessanti e promettenti utilizzando l’intelligenza artificiale e il supercalcolo per trovare un materiale che ridurrebbe significativamente l’uso del litio nelle batterie attuali.

Quando parliamo di intelligenza artificialeChe tu ci creda o no, le possibilità sono quasi infinite. Ci limitiamo a “giocare” con questa tecnologia creando immagini, fotografie, testi… mentre le case automobilistiche la utilizzano, ad esempio, per sviluppare i propri sistemi di guida autonoma, tecnologie di assistenza alla guida, ecc.

L’intelligenza artificiale e la ricerca scientifica possono andare di pari passo per raggiungere risultati sorprendenti. Gigante della tecnologia Microsoft Si stima che il connubio tra competenze scientifiche e intelligenza artificiale”I prossimi 250 anni di innovazione nella chimica e nella scienza dei materiali saranno riassunti nei prossimi 25 anniTrasformare tutte le industrie e aprire una nuova era di scoperte scientifiche.

Microsoft lo ha già dimostrato per la prima volta nel mondo delle batterie con a Incredibile lavoro di ricercaQuesto avviene attraverso la sua piattaforma Elementi quantistici azzurriche ti consente di mettere questi progressi nell'intelligenza artificiale nelle mani dei tuoi clienti.

I ricercatori sono sempre più alla ricerca di alternative all’uso estensivo del litio nelle batterie.

Un modo intelligente per cercare alternative al litio

La capacità di raccogliere enormi set di dati da strumenti di intelligenza artificiale è stata utilizzata da un team di ricercatori di Microsoft e Laboratorio nazionale del Pacifico nordoccidentale (PNNL), nello Stato di Washington (USA).

Attraverso l’intelligenza artificiale e il supercalcolo, Scoperto un nuovo materiale in grado di ridurre l'utilizzo del litio Notevolmente nelle batterie: fino al 70%. Questa scoperta fu chiamata “Articolo N2116» In definitiva, è un elettrolita solido.

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Abbiamo già parlato più di una volta delle batterie allo stato solido: sono in breve Il futuro delle batterie Nel campo delle auto elettriche, molti marchi stanno già lavorando per svilupparlo e renderlo realtà da qui alla fine del decennio. Sono più sicure, hanno una densità di energia maggiore e consentono più cicli di ricarica rispetto alle attuali batterie agli ioni di litio.

Questo componente, il litio, è l'odierno A Una risorsa vitale Per produrre la stragrande maggioranza delle batterie che troviamo, ad esempio, nella produzione di automobili e smartphone… Ma, in definitiva, LimitatoOltre alla sua capacità di causare danni significativi all'ambiente durante la sua estrazione.

Ecco perché cercare alternative è più che necessario e l’intelligenza artificiale, come vedrai di seguito, può accelerare notevolmente il processo.

L’intelligenza artificiale e il supercalcolo ci stanno conducendo verso una nuova era di scoperte scientifiche.

“Il litio e altri elementi strategici utilizzati in queste batterie sono risorse limitate e la loro fornitura è limitata e geograficamente concentrata. Uno degli obiettivi principali del nostro lavoro al PNNL è stato quello di identificare nuovi materiali per soddisfare le crescenti esigenze di stoccaggio energetico del futuro; Quelli realizzati con materiali sostenibili conservano e proteggono le risorse limitate della terra“, riassume Vijay Murugesandal laboratorio PNNL.

Ecco come l’intelligenza artificiale contribuisce a realizzare batterie migliori per le auto elettriche

Microsoft, attraverso la sua piattaforma Azure Quantum Elements, ha utilizzato Intelligenza artificiale e supercalcolo basato sul cloud “Per stimare le proprietà dei materiali”, come energia, resistenza, stress, gap di banda elettronica e proprietà meccaniche, afferma lo studio sostenuto da Microsoft.

“Questi modelli vengono addestrati utilizzando milioni di punti dati provenienti da simulazioni di materiali e possono quindi ridurre i calcoli del supercalcolo La previsione delle proprietà dei materiali è 1500 volte più veloce Dai calcoli tradizionali della teoria del funzionale della densità.

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Questo grafico spiega i passaggi che Microsoft e PNNL eseguono per trovare nuovo materiale.

Come puoi vedere nel grafico qui sopra, È iniziata l'analisi di oltre 32,6 milioni di potenziali sostanze inorganiche, di cui 500.000 rilevati dai modelli di intelligenza artificiale potrebbero essere stabili. L’intelligenza artificiale ha esaminato questo gruppo più piccolo Ricerca delle caratteristiche funzionaliCiò ha consentito di ridurre l'elenco a 800.

Da lì è iniziata una seconda fase Simulazione fisica con modelli di intelligenza artificiale: I calcoli DFT (metodi computazionali) hanno confermato le proprietà dell'analisi AI in modo più accurato; Poi li seguì Simulazione di dinamica molecolare Modellare i cambiamenti strutturali.

Quindi A. se ne andò L'elenco finale è di circa 150, da cui è stato selezionato un pool dei migliori 18 candidati in base alla loro novità, meccanica e disponibilità. IL L'esperienza dei ricercatori del laboratorio PNNL Hanno preso in mano la situazione per mettere insieme il miglior candidato.

Tutto questo in un tempo che avrebbe richiesto decenni, è stato ridotto a meno di una settimana. Quindi sì, i ricercatori ci hanno provato Dimostrare la fattibilità tecnica degli elettroliti costruendo una batteria funzionante Stato solido e successive prove in diverse condizioni. Poi si scoprì che questo nuovo composto contiene “Conduttività ionica vitale».

“Avevamo conoscenze dell’intelligenza artificiale che indicavano a Terreni potenzialmente produttivi molto più velocemente. “Siamo stati in grado di modificare, testare e mettere a punto la composizione chimica di questo nuovo materiale e valutarne rapidamente la fattibilità tecnica per una batteria funzionante, dimostrando la promessa dell’intelligenza artificiale avanzata di accelerare il ciclo di innovazione”, conclude. Karl MullerDirettore dell'Ufficio per lo sviluppo del programma PNNL.

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Fontana: Microsoft
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le immagini: Freebeck/Microsoft

Nevio Buratti
Nevio Buratti
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