Замість літію — магній та цинк. Штучний інтелект виявив нові компоненти для акумуляторів.

Дослідники з Нью-Джерсійського технологічного інституту (NJIT) використали штучний інтелект для виявлення п'яти нових матеріалів, які мають потенціал стати більш ефективними замінниками літій-іонних акумуляторів. Ці матеріали розроблені на основі елементів, таких як магній, кальцій, алюміній і цинк.

У статті, що з’явилася в журналі Cell Reports Physical Science, дослідницька команда на чолі з професором Дібакаром Даттою використала генеративний штучний інтелект для виявлення пористих матеріалів, які можуть використовуватися для виготовлення багатозарядних батарей. Ці батареї мають перспективу бути більш економічними, безпечними та ефективними в порівнянні з традиційними літій-іонними варіантами.

Багатозарядні батареї працюють з іонами, які несуть два або три позитивні заряди замість одного, як у літії. Завдяки цьому вони здатні зберігати більше енергії. Проблема полягає в тому, що більші за розміром іони складніше переміщуються всередині стандартних матеріалів. Новий підхід NJIT допомагає подолати цю складність.

"Однією з основних труднощів виявилася не відсутність хімічних рішень, а неможливість протестувати мільйони матеріальних комбінацій," -- зазначив професор Датта. -- "Ми вирішили скористатися генеративним штучним інтелектом як швидким та ефективним засобом для виявлення необхідних структур серед численних можливих варіантів."

Для досягнення цієї мети команда впровадила унікальний двоетапний підхід на базі штучного інтелекту. Першим елементом є модель CDVAE (Кристалічний дифузійний варіаційний автокодер), яка була навчена на даних про вже відомі кристалічні структури. Другим елементом є спеціально адаптована велика мовна модель (LLM), що допомагала виявляти найбільш термодинамічно стабільні варіанти.

"Цей підхід дозволив нам значно прискорити процес і знайти п'ять абсолютно нових структур пористих оксидів перехідних металів, які мають великі відкриті канали. Це ключ до швидкого та безпечного руху багатозарядних іонів у батареї", -- зазначив Датта.

AI-згенеровані структури пройшли квантово-механічне моделювання та перевірку на стабільність, і результати показали, що їх можна буде синтезувати в реальних лабораторних умовах.

Професор Датта додав:

"Це не лише про батареї. Ми заклали основу для масштабованого методу дослідження передових матеріалів -- від електроніки до рішень для чистої енергетики -- без тривалих експериментів методом спроб і помилок".

Наступним кроком команда має намір налагодити співпрацю з лабораторіями для розробки та випробування нових матеріалів, що дозволить створити комерційно успішні багатозарядні батареї.