Key takeaways
- Forskere bruker kunstig intelligens for å hjelpe med å oppdage nye materialer.
- Materialene kan være avgjørende for å utvikle batterier som gir lengre rekkevidde og økt sikkerhet for elektriske kjøretøy.
- Bedre bilbatterier kan være rundt 10 år unna å komme på markedet.
Elbiler kan en dag bli drevet av nye typer batterier, takket være kunstig intelligens (AI).
Forskere ved University of Liverpool sier de har laget et samarbeidsverktøy for kunstig intelligens som reduserer tiden og innsatsen som kreves for å oppdage nye materialer. Innovasjonen er en del av den økende bruken av kunstig intelligens for å utvikle alt fra nye medisiner til nye batterier.
"Takket være høyytelses programvareverktøy, prosessorkraft og billig minne, kan AI fullautomatisere komplekse oppgaver og gi konsistente og presise oppdagelser," fort alte Matthew Putman, administrerende direktør i Nanotronics, et selskap som bruker AI. Lifewire i et e-postintervju.
"Det krever mindre arbeidskraft å vedlikeholde og kan justeres raskt når produksjonsstrategier og produksjonsplaner endres."
Material World
I følge en fersk artikkel i Nature Communications har forskerne ved University of Liverpool allerede brukt sitt nye AI-verktøy. Teamet oppdaget fire nye materialer, inkludert en ny familie av solid-state materialer som leder litium.
Materialene kan være avgjørende for å utvikle batterier som gir lengre rekkevidde og økt sikkerhet for elektriske kjøretøy.
AI-verktøyet undersøker forholdet mellom kjente materialer raskere enn mennesker. Disse relasjonene brukes til å finne og rangere kombinasjoner av elementer som sannsynligvis vil danne nye materialer.
Forskere bruker rangeringene til å veilede utforskningen av det ukjente kjemiske rommet på en målrettet måte, noe som gjør eksperimentell undersøkelse langt mer effektiv. Disse forskerne tar de endelige avgjørelsene, basert på informasjonen som tilbys av AI.
"Til dags dato har en vanlig og kraftig tilnærming vært å designe nye materialer i nær analogi med eksisterende, men dette fører ofte til materialer som ligner på de vi allerede har," Matt Rosseinsky, hovedforfatter av avisen, sa i en pressemelding.
"Vi trenger derfor nye verktøy som reduserer tiden og innsatsen som kreves for å oppdage virkelig nye materialer, slik som det som er utviklet her som kombinerer kunstig intelligens og menneskelig intelligens for å få det beste av begge deler."
AI-identifiserte materialer har blitt produsert for nye Li-ion-elektroder av den typen som noen ganger brukes i forbrukerelektronikk, fort alte Emily Ryan, en ingeniørprofessor ved Boston University som jobber med AI-assistert oppdagelse av nye teknologier. Lifewire i et e-postintervju. Hun var ikke involvert i Liverpool-forskningen.
Forskere bruker databaser for å forutsi hvilke forbindelser som kan skape nye og spennende materialer.
"Selv om de fortsatt er i forsknings- og utviklingsstadiet, viser de lovende," sa hun. "Jeg er ikke sikker på tidslinjen til kommersialisering, men materialutvikling er vanligvis en 10-års prosess."
AI-akseleratorer
Bedrifter over hele verden har doblet ned på AI-drevne strategier i produksjon av materialer, og forbrukere ser allerede fordelene, sa Putman.
"Forskere bruker databaser for å forutsi hvilke forbindelser som kan skape nye og spennende materialer," la han til."De kan lage en snarvei med AI for å lage supersterke materialer - og AI vil fortelle forskerne det beste eksperimentet å kjøre for å lage det nye materialet."
Maskinlæring og AI brukes på mange felt, inkludert helseapplikasjoner og energi.
"I jakten på bedre energilagring blir AI-metoder brukt for å utforske nye elektrolytt- og elektrodematerialer for å forbedre ytelsen og forlenge levetiden til neste generasjons batterier," sa Ryan. "AI og ML brukes på databehandling med høy gjennomstrømning for å identifisere nye materialer som muligens kan erstatte nåværende elektrolytt- og elektrodematerialer."
Men det er en mørk side ved bruken av AI for oppdagelse, sa Joshua M. Pearce, en ingeniørprofessor ved Western University, til Lifewire i et e-postintervju. Noen forskere prøver å bruke AI som patentroboter for å monopolisere avanserte materialer. Pearce skrev nylig en artikkel som beskrev hvordan tidlig patentering av grunnleggende byggeklosser forurenset nanoteknologien og bremset utviklingen.
"Dette er en reell risiko innen materialvitenskap," la han til. "I 3D-utskrift prøvde noen i Europa å patentere bruken av all termoplast for additiv produksjon, som er den grunnleggende prosessen vi alle bruker."
