AkbInfo.ru
информационный сайт об аккумуляторах
Вконтакте Facebook Twitter Канал Youtube
Сервис подбора стартерных аккумуляторов по марке автомобиля

Алексей Прохоров
25 сентября 2021, Суббота в 14:41:16
0
комментариев

Исследователям удалось создать новый инструмент AI для поиска подходящих материалов к литиевым твердотельным аккумуляторам

Исследователи из Ливерпульского университета разработали инструмент с искусственным интеллектом (AI), который позволяет сократить усилия и время, необходимые для поиска новых материалов. В журнале Nature Communications были опубликованы результаты исследования, где с помощью новой разработки были открыты четыре новых материала для использования в системе твердотельных литиевых аккумуляторов. Именно эти аккумуляторные батареи рассматриваются в качестве будущего поколения для использования на электромобилях. Сейчас в разработке находятся другие перспективные материалы.

Исследователям удалось создать новый инструмент AI для поиска подходящих материалов к литиевым твердотельным аккумуляторам


Новая разработка объединяет в себе искусственный интеллект с человеческими знаниями. Его помощью ученые могут определять приоритетные области неизведанных химических веществ, где вероятность обнаружить новые функциональные материалы наибольшая. Поиск подходящих материалов является сложным и долгим процессом, поскольку существует бесконечное множество возможных материалов посредством сочетания различных элементов в периодической таблице. И довольно сложно предсказать, в каком направлении идти для обнаружения новых материалов.

Решением этой проблемы занималась исследовательская группа из факультета химия и инновационных материалов Ливерпульского университета. Группа под руководством профессора Мэтта Россейнски (Matt Rosseinsky) работала над созданием нового инструмента искусственного интеллекта (AI).

Новый инструмент занимается исследованием взаимосвязей между известными материалами в масштабах, которые недоступны для человека. Эти взаимосвязи применяются для идентификации и числового ранжирования комбинаций элементов, из которых могут быть получены новые материалы. Учёные используют ранжирование для целенаправленного исследования масштабного неизвестного химического пространства. Это обеспечивает большую эффективность экспериментальных исследований. Окончательное решение принимают специалисты на основе точки зрения, предлагаемой AI.

Мэтт Россейнски отметил, что на сегодняшний день наиболее эффективным и распространенным подходом является создание новых материалов по аналогии с уже известными. Недостаток этой методики в том, что это часто приводит к получению материалов, аналогичных по свойствам уже имеющимся.

Поэтому науке, по мнению Россейнски, требуются новые инструменты, сокращающие усилия и время для открытия действительно новых материалов. В качестве такого инструмента они предлагают свою разработку, сочетающую человеческий и искусственный интеллект, чтобы получить лучшее из них. Разработанный инструмент имеет возможность с помощью компьютерной вычислительной мощи рассматривать взаимосвязь сразу между несколькими сотнями тысяч известных материалов, что недоступно для человека. Эта возможность сочетается с критическим мышлением и экспертными знаниями исследователей. Вместе это обеспечивает высокую эффективность и творческий прогресс. По мнению создателей, такой подход принесет пользу учёным в дальнейшем поиске материалов.

Перед современным обществом стоят такие глобальные проблемы, как выработка экологически чистой энергии и её хранения. Работа в этом направлении ограничивается способностью человека разрабатывать и производить материалы с необходимым функционалом. Например, разработка более совершенных солнечных панелей или продвинутых материалов для электрохимических систем аккумуляторов. Здесь необходимо находить новые материалы, не только соответствующие требованиям по производительности и эффективности, но также они должны быть распространёнными, недорогими и не токсичными.

Открытие новых материалов, в свою очередь, стимулирует развитие новых технологий для решения глобальных проблем. Всё вместе это позволяет делать новые научные открытия и понимать окружающий мир. Сейчас особенно актуальны разработки в сфере литий-ионных аккумуляторов. Они были разработаны еще в 1980-х годах, и сейчас на них работает вся современная портативная электроника, а также электромобили и лёгкие электрические транспортные средства. При этом литий является довольно дорогим и небезопасным элементом для батарей. Поэтому открытие новых материалов для аккумуляторов откроет невероятные технические возможности в будущем.

Оцените статью!
ОтвратительноПлохоТак себеХорошоЗамечательно (голосов: 1, в среднем: 5,00 из 5)
Загрузка...
Присоединяйтесь к нам в социальных сетях!

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *




Вы находитесь: Главная Новости Новый инструмент AI позволит открыть новые материалы для литиевых твердотельных аккумуляторов
Подписка
Введите Ваш email
 
Поставьте эту галочку, если хотите отписаться от рассылки.
Внимание! Отправляя email для подписки, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Рассылка приходит раз в месяц и содержит последние материалы на сайте, которые могут быть вам интересны. Если Вы хотите отписаться от рассылки, то ведите email и поставьте галочку при отправке формы.
© 2015 - 2021 Информационный сайт об аккумуляторах Akbinfo.ru
Копирование материалов разрешено только при установке активной ссылки на наш сайт!!!