Mga Key Takeaway
- Gumagamit ang mga siyentipiko ng AI para tumulong sa pagtuklas ng mga bagong materyales.
- Maaaring maging mahalaga ang mga materyales sa pagbuo ng mga baterya na nag-aalok ng mas mahabang hanay at mas mataas na kaligtasan para sa mga de-kuryenteng sasakyan.
- Maaaring humigit-kumulang 10 taon ang layo ng mas mahuhusay na baterya ng kotse mula sa merkado.
Ang mga de-koryenteng sasakyan balang araw ay maaaring paganahin ng mga bagong uri ng baterya, salamat sa artificial intelligence (AI).
Sinasabi ng mga mananaliksik sa University of Liverpool na nakagawa sila ng collaborative na artificial intelligence tool na nagpapababa sa oras at pagsisikap na kinakailangan upang tumuklas ng mga bagong materyales. Ang inobasyon ay bahagi ng lumalagong paggamit ng AI para makatulong sa pagbuo ng lahat mula sa mga bagong gamot hanggang sa mga bagong baterya.
"Salamat sa mga tool ng software na may mataas na pagganap, kapangyarihan sa pagpoproseso, at murang memorya, ganap na ma-automate ng AI ang mga kumplikadong gawain at makapagbigay ng pare-pareho at tumpak na pagtuklas," sabi ni Matthew Putman, ang CEO ng Nanotronics, isang kumpanyang gumagamit ng AI. Lifewire sa isang panayam sa email.
"Nangangailangan ito ng mas kaunting lakas ng tao upang mapanatili at mabilis na maisasaayos kapag binago ang mga diskarte sa pagmamanupaktura at mga plano sa produksyon."
Material World
Ayon sa isang kamakailang papel sa Nature Communications, ginamit na ng mga mananaliksik sa University of Liverpool ang kanilang bagong AI tool. Natuklasan ng team ang apat na bagong materyales, kabilang ang isang bagong pamilya ng solid-state na materyales na nagsasagawa ng lithium.
Maaaring maging kritikal ang mga materyales sa pagbuo ng mga baterya na nag-aalok ng mas mahabang hanay at mas mataas na kaligtasan para sa mga de-kuryenteng sasakyan.
Sinusuri ng AI tool ang mga ugnayan sa pagitan ng mga kilalang materyales nang mas mabilis kaysa sa mga tao. Ang mga ugnayang ito ay ginagamit upang mahanap at i-rank ang mga kumbinasyon ng mga elemento na malamang na bumuo ng mga bagong materyales.
Ginagamit ng mga siyentipiko ang mga ranggo upang gabayan ang paggalugad ng hindi kilalang kemikal na espasyo sa isang naka-target na paraan, na ginagawang mas mahusay ang pang-eksperimentong pagsisiyasat. Ang mga siyentipikong iyon ang gumagawa ng mga panghuling desisyon, ayon sa impormasyong inaalok ng AI.
"Sa ngayon, ang karaniwan at mabisang diskarte ay ang pagdidisenyo ng mga bagong materyales sa pamamagitan ng malapit na pagkakatulad sa mga umiiral na, ngunit madalas itong humahantong sa mga materyales na katulad ng mga materyal na mayroon na tayo," Matt Rosseinsky, ang nangungunang may-akda ng ang papel, sinabi sa isang pahayag.
"Samakatuwid, kailangan namin ng mga bagong tool na nagpapababa sa oras at pagsisikap na kinakailangan para makatuklas ng mga tunay na bagong materyales, tulad ng ginawa dito na pinagsasama ang artificial intelligence at human intelligence para makuha ang pinakamahusay sa dalawa."
AI-identified na materyales ay ginawa para sa mga bagong Li-ion electrodes ng uri na minsan ay ginagamit sa consumer electronics, sinabi ni Emily Ryan, isang propesor sa engineering sa Boston University na nagtatrabaho sa pagtuklas ng mga bagong teknolohiya na tinulungan ng AI, sinabi Lifewire sa isang panayam sa email. Hindi siya kasali sa pananaliksik sa Liverpool.
Gumagamit ang mga siyentipiko ng mga database para mahulaan kung aling mga compound ang maaaring lumikha ng bago at kapana-panabik na mga materyales.
"Bagama't nasa research and development stages pa, nagpapakita sila ng pangako," she said. "Hindi ako sigurado tungkol sa timeline sa komersyalisasyon, ngunit ang pagbuo ng mga materyales ay karaniwang isang 10-taong plus na proseso."
AI Accelerators
Ang mga kumpanya sa buong mundo ay nadoble sa mga diskarte na hinimok ng AI sa paggawa ng mga materyales, at nakikita na ng mga consumer ang mga benepisyo, sabi ni Putman.
"Gumagamit ang mga siyentipiko ng mga database upang mahulaan kung aling mga compound ang maaaring lumikha ng bago at kapana-panabik na mga materyales," dagdag niya."Maaari silang lumikha ng isang shortcut gamit ang AI upang lumikha ng napakalakas na materyales-at sasabihin ng AI sa mga siyentipiko ang pinakamahusay na eksperimento na gagawin para gawin ang bagong materyal."
Ang pag-aaral ng makina at AI ay inilalapat sa maraming larangan, kabilang ang mga aplikasyon sa kalusugan at enerhiya.
"Sa paghahanap para sa mas mahusay na pag-iimbak ng enerhiya, ang mga pamamaraan ng AI ay inilalapat upang tuklasin ang mga bagong electrolyte at electrode na materyales upang mapabuti ang pagganap at pahabain ang buhay ng mga susunod na henerasyong baterya," sabi ni Ryan. "Ang AI at ML ay inilalapat sa high throughput computing para matukoy ang mga bagong materyales na posibleng palitan ang kasalukuyang electrolyte at electrode na materyales."
Ngunit mayroong isang madilim na bahagi sa paggamit ng AI para sa pagtuklas, sinabi ni Joshua M. Pearce, isang propesor sa engineering sa Western University, sa Lifewire sa isang panayam sa email. Sinusubukan ng ilang mananaliksik na gamitin ang AI bilang mga robot ng patent para monopolize ang mga advanced na materyales. Kamakailan ay nagsulat si Pearce ng isang papel na naglalarawan kung paanong ang maagang pag-patent ng mga pangunahing bloke ng gusali ay bumagsak sa nanotechnology at nagpabagal sa pag-unlad nito.
"Ito ay isang tunay na panganib sa materyal na agham," dagdag niya. "Sa 3D printing, sinubukan ng isang tao sa Europe na i-patent ang paggamit ng lahat ng thermoplastics para sa additive manufacturing, na siyang pangunahing proseso na ginagamit nating lahat."
