Cercetătorii de la New Jersey Institute of Technology (NJIT) utilizează inteligența artificială (AI) pentru a depăși o provocare majoră în privința viitorului stocării energiei: descoperirea unor alternative mai ieftine și mai prietenoase cu mediul la bateriile litiu-ion. Cu ajutorul inteligenței artificiale generative, ei au identificat noi materiale poroase ce ar putea transforma dezvoltarea bateriilor cu ioni multivalenți (multivalent-ion).
Aceste baterii de nouă generație funcționează pe baza unor elemente chimice disponibile pe scară largă, precum magneziul, calciul, aluminiul și zincul. Comparativ cu bateriile litiu-ion, care sunt din ce în ce mai afectate de problemele legate de aprovizionare și sustenabilitate, bateriile multivalent-ion reprezintă o cale promițătoare și mai accesibilă pentru viitor.
De ce bateriile multivalent-ion reprezintă viitorul?
Bateriile multivalent-ion diferă de bateriile litiu-ion convenționale prin faptul că utilizează ioni ce poartă două sau trei sarcini pozitive în loc de una singură. Acest lucru le permite să stocheze mult mai multă energie, ceea ce le transformă într-o opțiune mai convingătoare pentru viitoarele tehnologii de stocare a energiei.
Cu toate acestea, provocarea constă în dimensiunile mai mari și sarcinile mai puternice ale acestor ioni multivalenți, ceea ce face mai dificilă deplasarea lor în interiorul materialelor standard din baterii. Abordarea bazată pe AI generativă a fost concepută special pentru a depăși acest obstacol, prin descoperirea unor materiale mai potrivite pentru gestionarea acestor ioni cu sarcină mare.
Cercetătorii de la NJIT au pus la punct o abordare inovatoare dual-AI: un autoencoder variațional cu difuzie cristalină (Crystal Diffusion Variational Autoencoder – CDVAE) și un model lingvistic mare (LLM) reglat fin. Împreună, aceste instrumente de inteligență artificială au explorat rapid mii de structuri cristaline noi, lucru imposibil anterior folosind experimente de laborator convenționale.
Modelul CDVAE a fost antrenat pe seturi de date vaste ale unor structuri cristaline cunoscute, permițându-i astfel să propună materiale complet noi, cu posibilități structurale diverse. Între timp, LLM a fost reglat pentru a se concentra pe materialele cele mai apropiate de stabilitatea termodinamică, crucială pentru sinteza în practică.
Structuri revoluționare
Instrumentele de AI au accelerat dramatic procesul de descoperire, dezvăluind cinci structuri poroase complet noi de oxizi ai metalelor tranziționale, care prezintă un potențial remarcabil. Aceste materiale prezintă canale deschise mari, ideale pentru deplasarea ionilor multivalenți voluminoși.
Echipa de cercetători și-a validat structurile generate cu AI folosind simulări mecanice cuantice și teste de stabilitate, confirmând că materialele ar putea fi într-adevăr sintetizate experimental și că au un mare potențial pentru aplicații în lumea reală.
Inovația nu reprezintă doar o descoperire a unor materiale noi ce pot fi utilizate la fabricarea bateriilor, ci este vorba de stabilirea unei metode rapide și scalabile de a explora orice materiale avansate.
Sursa: SciTechDaily