• TWEAK
• Gadgets

AI finder revolutionerende batterimateriale

I en banebrydende bedrift har Microsoft i samarbejde med Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) udnyttet kraften i kunstig intelligens (AI) og supercomputing til at afdække et revolutionerende stof med potentialet til dramatisk at reducere brugen af lithium i batterier. Denne opdagelse, som har potentialet til at reducere lithiumforbruget med op til 70%, kan indvarsle en ny æra af bæredygtige energilagringsløsninger. 

Fødslen af en Game-Changer Microsoft og PNNL's fælles projekt, drevet af avanceret AI og high-performance computing, har givet et banebrydende materiale på kortere tid, end man nogensinde havde forestillet sig. Forskere brugte AI til at gennemgå hele 32 millioner mulige uorganiske materialer, og indsnævrede listen til 18 lovende kandidater på blot en uge. Denne accelererede screeningproces, som ville have taget over to årtier ved hjælp af traditionelle laboratorieforskningsmetoder, understreger AI's transformative kraft i videnskabelig opdagelse. 

Fra den indledende opdagelse til udviklingen af en fungerende batteriprototype, tog hele processen mindre end ni måneder, hvilket markerer en bemærkelsesværdig bedrift i materialeteknologiens verden. 

AI revolutionen 

Jason Zander, der er Executive Vice President hos Microsoft, understregede tech-gigantens mission om at komprimere århundreder af videnskabelig opdagelse til blot få årtier. Han mener, at teknologier som AI er fremtiden inden for videnskabelig forskning. Evnen til at udnytte AI og supercomputing gør det muligt for forskere at udforske ukendte territorier og udvikle banebrydende materialer i et hidtil uset tempo. 

Lithium dilemmaet 

Lithium, ofte omtalt som "hvidt guld," har en enorm markedsværdi og er en vital komponent i genopladelige batterier, herunder lithium-ion-batterier der driver et væld af enheder, fra elbiler (EVs) til smartphones. Men da efterspørgslen efter lithium fortsætter med at stige, står verden over for en mangel allerede i 2025, ifølge International Energy Agency. 

Efterspørgslen efter lithium-ion-batterier forventes at stige med op til tidoblet inden 2030, hvilket resulterer i et desperat kapløb for at bygge batterifabrikker for at holde trit med denne umættelige appetit. Lithiumminedrift er ikke uden kontroverser, da den forbruger betydelige mængder vand og energi og efterlader et betydeligt miljømæssigt fodaftryk. 

Den Hellige Gral af batterimaterialer 

At reducere afhængigheden af lithium samtidig med at opretholde fremragende energilagringskapacitet er det ultimative mål i lithium-ion-batteriindustrien. Dr. Nuria Tapia-Ruiz, der leder et team af batteriforskere ved Imperial College London, henviser til materialer med reduceret lithiumindhold og robust energilagringskapacitet som "den hellige gral." Hun anerkender den afgørende rolle, som AI og supercomputing vil spille i forudsigelsen af nye højtydende materialer i fremtiden.

Forsigtig optimisme 

Selvom det AI-afledte materiale, der for tiden hedder N2116, viser enormt potentiale, råder eksperter som Dr. Edward Brightman fra University of Strathclyde til forsigtighed. Han understreger behovet for omhyggeligt at nærme sig denne teknologi, da den potentielt kunne give vildledende resultater eller materialer, der ikke kan syntetiseres i laboratoriet. 

En bæredygtig energilagringsløsning 

N2116 er et fast elektrolyt, og det er blevet testet omfattende af forskere, der har udviklet det fra et råmateriale til en funktionsdygtig prototype. Faste batterier, som det der er muliggjort af denne AI-opdagelse, tilbyder større sikkerhed sammenlignet med traditionelle flydende eller gel-lignende lithiumbatterier. Desuden forventes disse næste generation af faste lithiumbatterier at give hurtigere opladning og højere energitæthed, med tusinder af opladningscyklusser. 

En ny type af AI

Microsofts innovative AI-tilgang er drevet af en ny type AI, der er specifikt trænet på molekylære data, hvilket gør det muligt for den at dechifrere kompleks kemi. Denne AI er afhængig af videnskabelige materialdatabaser og egenskaber, hvilket sikrer dataens pålidelighed til videnskabelig opdagelse. Softwaren indsnævrede hurtigt listen over 18 kandidater, hvilket gjorde det muligt for batterieksperterne på PNNL at vælge det endelige materiale til laboratorieeksperimenter. Karl Mueller fra PNNL understregede AI's transformative rolle og sagde, at det førte dem "til potentielt frugtbare områder så meget hurtigere" end konventionelle metoder. Denne acceleration gjorde det muligt for dem at ændre, teste og finjustere den kemiske sammensætning af det nye materiale hurtigt og evaluere dets levedygtighed for et fungerende batteri. Denne bedrift fremhæver det enorme potentiale i avanceret AI til at fremskynde innovationscyklusen og bane vej for bæredygtige energiløsninger.