Kulcs elvitelek
- A tudósok mesterséges intelligencia segítségével új anyagokat fedeznek fel.
- Az anyagok kulcsfontosságúak lehetnek a hosszabb hatótávot és nagyobb biztonságot nyújtó akkumulátorok fejlesztésében az elektromos járművek számára.
- A jobb autóakkumulátorok körülbelül 10 évre lehetnek attól, hogy piacra kerüljenek.
A mesterséges intelligenciának (AI) köszönhetően egy napon az elektromos autókat új típusú akkumulátorok hajthatják meg.
A Liverpooli Egyetem kutatói azt mondják, hogy létrehoztak egy együttműködő mesterséges intelligencia eszközt, amely csökkenti az új anyagok felfedezéséhez szükséges időt és erőfeszítést. Az innováció része a mesterséges intelligencia egyre terjedő használatának, amelynek célja az új gyógyszerektől az új akkumulátorokig mindent kifejleszteni.
"A nagy teljesítményű szoftvereszközöknek, a feldolgozási teljesítménynek és az olcsó memóriának köszönhetően az AI teljes mértékben automatizálhatja az összetett feladatokat, és következetes és pontos felfedezéseket tesz lehetővé" - mondta Matthew Putman, az MI-t használó Nanotronics vezérigazgatója. Lifewire egy e-mailes interjúban.
"Kevesebb munkaerőt igényel a karbantartása, és gyorsan módosítható, ha módosítják a gyártási stratégiákat és a gyártási terveket."
Anyagvilág
A Nature Communications egyik legújabb tanulmánya szerint a Liverpooli Egyetem kutatói már használták új mesterséges intelligencia eszközüket. A csapat négy új anyagot fedezett fel, köztük a lítiumot vezető szilárdtest anyagok új családját.
Az anyagok kritikusak lehetnek a hosszabb hatótávot és nagyobb biztonságot nyújtó akkumulátorok fejlesztésében az elektromos járművek számára.
A mesterséges intelligencia eszköz gyorsabban vizsgálja az ismert anyagok közötti kapcsolatokat, mint az emberek. Ezeket a kapcsolatokat olyan elemek kombinációinak megtalálására és rangsorolására használják, amelyek valószínűleg új anyagokat alkotnak.
A tudósok a rangsorokat arra használják, hogy célzottan irányítsák az ismeretlen kémiai tér feltárását, így a kísérleti vizsgálat sokkal hatékonyabb. Ezek a tudósok hozzák meg a végső döntéseket az AI által kínált információk alapján.
"A mai napig általános és hatékony megközelítés az új anyagok tervezése a meglévőkkel szoros analógia alapján, de ez gyakran olyan anyagokhoz vezet, amelyek hasonlóak a már meglévőkhöz." Matt Rosseinsky, a könyv vezető szerzője a lap – áll egy sajtóközleményben.
"Ezért olyan új eszközökre van szükségünk, amelyek csökkentik a valóban új anyagok felfedezéséhez szükséges időt és erőfeszítést, például az itt kifejlesztett, amely egyesíti a mesterséges intelligenciát és az emberi intelligenciát, hogy mindkettőből a legjobbat hozzuk ki."
A mesterséges intelligencia által azonosított anyagokat olyan új lítium-ion elektródákhoz készítettek, amelyeket néha a fogyasztói elektronikában is használnak – mondta Emily Ryan, a Bostoni Egyetem mérnökprofesszora, aki az új technológiák mesterséges intelligencia által segített felfedezésén dolgozik. Lifewire egy email interjúban. Nem vett részt a liverpooli kutatásban.
A tudósok adatbázisokat használnak annak előrejelzésére, hogy mely vegyületek hozhatnak létre új és izgalmas anyagokat.
"Bár még a kutatás és fejlesztés szakaszában vannak, ígéretesek" - mondta. "Nem vagyok biztos a kereskedelmi forgalomba hozatal ütemtervében, de az anyagfejlesztés általában több mint 10 éves folyamat."
AI-gyorsítók
A vállalatok szerte a világon megduplázták az AI-vezérelt stratégiákat az anyagok gyártásában, és a fogyasztók már látják ennek előnyeit, mondta Putman.
"A tudósok adatbázisokat használnak annak előrejelzésére, hogy mely vegyületek hozhatnak létre új és izgalmas anyagokat" - tette hozzá."Létrehozhatnak egy parancsikont a mesterséges intelligenciával, hogy szupererős anyagokat hozhassanak létre – és a mesterséges intelligencia megmondja a tudósoknak az új anyag elkészítéséhez szükséges legjobb kísérletet."
A gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát számos területen alkalmazzák, beleértve az egészségügyi alkalmazásokat és az energiát is.
"A jobb energiatárolás keresése során mesterséges intelligencia módszereket alkalmaznak új elektrolit- és elektródaanyagok feltárására, hogy javítsák a teljesítményt és meghosszabbítsák a következő generációs akkumulátorok élettartamát" - mondta Ryan. "Az AI-t és az ML-t nagy áteresztőképességű számítástechnikára alkalmazzák, hogy azonosítsanak olyan új anyagokat, amelyek esetleg helyettesíthetik a jelenlegi elektrolit- és elektródaanyagokat."
De van egy árny oldala is a mesterséges intelligencia felfedezésben való használatának – mondta Joshua M. Pearce, a Western University mérnökprofesszora a Lifewire-nek adott e-mailes interjújában. Egyes kutatók az AI-t szabadalmaztatott robotként próbálják használni a fejlett anyagok monopolizálására. Pearce nemrégiben írt egy tanulmányt, amelyben leírja, hogy az alapvető építőelemek korai szabadalmaztatása hogyan rontotta el a nanotechnológiát és lassította le annak fejlődését.
"Ez valós kockázatot jelent az anyagtudományban" - tette hozzá. "A 3D nyomtatásban valaki Európában megpróbálta szabadalmaztatni az összes hőre lágyuló műanyag additív gyártáshoz való felhasználását, amely az alapvető folyamat, amelyet mindannyian használunk."
