Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
4pda.to

ИИ помог найти перспективную замену литий-ионным батареям

Сотрудники Технологического университета Нью-Джерси (NJIT) с помощью технологий искусственного интеллекта обнаружили пять новых материалов, которые потенциально могут лечь в основу экологичных и более ёмких батарей. Вместо лития в них используются магний, кальций, алюминий и цинк. Такие аккумуляторы называют многовалентными. Они потенциально безопаснее и способны хранить больше энергии за счёт ионов с несколькими зарядами. Главная проблема многовалентных батарей заключается в крупных и тяжёлых ионах, которым трудно проникать внутрь материалов аккумулятора. Ранее перебор вариантов осуществлялся вручную, что занимало годы. Теперь исследователи применили двойной ИИ-подход. Автокодировщик CDVAE анализировал кристаллические структуры, а большая языковая модель отбирала самые устойчивые и потенциально перспективные соединения. В результате алгоритмы нашли пять новых пористых оксидов переходных металлов. Подобные материалы отличаются высокой проницаемостью для многозарядных ионов и могут стат
   ИИ помог найти перспективную замену литий-ионным батареям
ИИ помог найти перспективную замену литий-ионным батареям

Сотрудники Технологического университета Нью-Джерси (NJIT) с помощью технологий искусственного интеллекта обнаружили пять новых материалов, которые потенциально могут лечь в основу экологичных и более ёмких батарей. Вместо лития в них используются магний, кальций, алюминий и цинк.

-2

Такие аккумуляторы называют многовалентными. Они потенциально безопаснее и способны хранить больше энергии за счёт ионов с несколькими зарядами. Главная проблема многовалентных батарей заключается в крупных и тяжёлых ионах, которым трудно проникать внутрь материалов аккумулятора. Ранее перебор вариантов осуществлялся вручную, что занимало годы.

Теперь исследователи применили двойной ИИ-подход. Автокодировщик CDVAE анализировал кристаллические структуры, а большая языковая модель отбирала самые устойчивые и потенциально перспективные соединения. В результате алгоритмы нашли пять новых пористых оксидов переходных металлов.

Подобные материалы отличаются высокой проницаемостью для многозарядных ионов и могут стать основой будущих коммерческих АКБ. Их свойства подтвердили с помощью квантово-механического моделирования и расчётов устойчивости. Оказалось, что использование ИИ позволяет находить и проверять перспективные соединения без десятков лет лабораторных опытов.