Искусственный интеллект только что совершил прорыв в энергетике: учёные из Технологического института Нью-Джерси (NJIT) с помощью ИИ обнаружили пять новых материалов, способных стать основой для следующего поколения аккумуляторов — мощных, безопасных и независимых от лития.
Открытие, опубликованное в журнале Cell Reports Physical Science, может стать поворотным моментом в развитии технологий хранения энергии, открыв путь к более дешёвым, экологичным и эффективным батареям на основе магния, цинка, кальция и алюминия.
Почему литий больше не король
Литий-ионные аккумуляторы, ставшие основой современной электроники и электромобилей, всё чаще сталкиваются с критическими ограничениями:
- Дефицит сырья — запасы лития ограничены, его добыча концентрирована в нескольких странах.
- Экологические и этические проблемы — добыча лития требует огромных объёмов воды и часто сопровождается нарушением экосистем.
- Ограниченная ёмкость и безопасность — риск перегрева, возгорания, а также плато в улучшении энергоплотности.
На смену приходят многовалентные ионные батареи — технологии, в которых вместо однозарядных ионов лития (Li⁺) используются ионы с двумя или тремя зарядами, такие как Mg²⁺, Zn²⁺, Ca²⁺ или Al³⁺.
Их преимущество?
Каждый ион переносит больше электрического заряда, что теоретически позволяет хранить в 2–3 раза больше энергии при той же массе. Однако есть проблема.
Главный барьер: громоздкие ионы
Многовалентные ионы не только сильнее заряжены, но и крупнее, чем литий. Это затрудняет их движение через кристаллическую структуру электродов — они «застревают», снижая эффективность и срок службы батареи.
До сих пор поиск подходящих материалов напоминал игру в темноте: миллионы возможных комбинаций, но синтез и тестирование каждой занимает месяцы.
Решение: двойной ИИ
Команда под руководством профессора Дибакара Датты (Dibakar Datta) применила революционный подход на основе искусственного интеллекта, объединив две передовые модели:
- CDVAE (Crystal Diffusion Variational Autoencoder)
— Генеративная модель, обучающаяся на базах известных кристаллических структур.
— Способна создавать новые, ранее неизвестные материалы с заданными свойствами. - Тонко настроенная большая языковая модель (LLM)
— Анализирует химическую стабильность и термодинамическую целесообразность предложенных структур.
— Отсеивает те, которые невозможно синтезировать в реальности.
«Проблема не в отсутствии перспективных составов, а в невозможности перебрать миллионы вариантов вручную, — поясняет Датта. — ИИ позволяет нам систематически и быстро находить иголку в стоге сена».
Пять прорывных материалов
В результате работы ИИ-систем были открыты пять новых пористых оксидов переходных металлов — материалов с уникальной структурой, содержащей широкие, упорядоченные каналы, идеально подходящие для быстрого и безопасного перемещения многовалентных ионов.
Ключевые особенности:
- Высокая пористость и открытые траектории диффузии — ионы легко проникают и перемещаются.
- Термодинамическая стабильность — подтверждена квантово-механическим моделированием.
- Потенциал для масштабируемого синтеза — структуры реалистичны для лабораторного производства.
За пределами батарей: новая эра открытий материалов
Для Датты это не просто шаг к лучшим аккумуляторам — это новая парадигма в материаловедении:
«Мы создали не просто материалы, а масштабируемый метод открытия. Этот подход можно применять к катализаторам, полупроводникам, мембранам для очистки воды, термоэлектрическим системам — ко всему, где нужны новые функциональные материалы».
Что дальше?
Следующий этап — экспериментальный синтез. Команда NJIT уже ведёт переговоры с лабораториями, чтобы получить физические образцы и протестировать их в реальных условиях.
Если испытания пройдут успешно, первые многовалентные батареи на основе ИИ-материалов могут появиться в коммерческих устройствах уже в течение 5–10 лет.
Источник: https://scitechdaily.com/ai-just-found-the-future-of-batteries-and-its-not-lithium/
Больше интересного – на медиапортале https://www.cta.ru/