Об этом сообщает «КТРК» со ссылкой на SciTechDaily
Ученые из Технологического института Нью-Джерси с помощью генеративного ИИ выявили пять перспективных материалов, которые могут заменить литий в аккумуляторных батареях будущего. Открытие сулит революцию в хранении энергии и устранение зависимости от дефицитных элементов.
Разработанная система на базе двух моделей ИИ позволила значительно ускорить поиск новых кристаллических структур, способных работать в мультивалентных аккумуляторах. Эти технологии предполагают использование более доступных элементов — таких как магний, кальций, алюминий и цинк. В отличие от лития, они не только дешевле, но и экологичнее, однако требуют специфических условий для стабильной работы.
Как ИИ решил проблему масштабного поиска
Основной барьер для развития мультивалентных аккумуляторов — это не нехватка идей, а невозможность вручную протестировать миллионы комбинаций материалов. Чтобы решить задачу, исследователи применили генеративную архитектуру CDVAE, способную создавать принципиально новые пористые оксидные структуры, и объединили её с языковой моделью, которая отбирала наиболее стабильные соединения.
Каждый из предложенных ИИ материалов был дополнительно проверен при помощи квантовомеханического моделирования. Это позволило исключить нестабильные структуры и сосредоточиться на тех, которые действительно могут быть синтезированы в лаборатории. Благодаря этому удалось перейти от теоретических предположений к реальным кандидатам на замену лития.
Почему мультивалентные ионы открывают новые возможности
В отличие от литиевых, мультивалентные ионы переносят два или три заряда, что дает им больше потенциала по емкости. Однако их движение в традиционных материалах ограничено из-за размера и плотности заряда. Новые структуры, найденные ИИ, обладают пористой и открытой архитектурой, позволяющей таким ионам беспрепятственно перемещаться во время зарядки и разрядки батареи.
В результате исследователи обнаружили пять новых оксидов переходных металлов, отличающихся широкими каналами для ионного транспорта. Это решает главную техническую проблему — эффективность передачи заряда — и делает технологию пригодной для масштабного применения в промышленности.
Перспективы технологии за пределами аккумуляторов
Методика, разработанная в NJIT, выходит далеко за рамки только аккумуляторных технологий. ИИ-платформа способна использоваться для поиска материалов в любой другой сфере — от полупроводников до водородных генераторов. Скорость, с которой теперь можно исследовать тысячи соединений, сокращает годы лабораторных экспериментов до нескольких недель.
В ближайшее время команда планирует сотрудничество с экспериментальными лабораториями для физического синтеза открытых материалов и проверки их характеристик в реальных устройствах. Успех этого этапа может ускорить коммерциализацию технологии и открыть путь к созданию доступных, мощных и безопасных аккумуляторов нового поколения.
Напомним, ранее мы писали про ошибки в ИИ, которые могут привести к серьезным последствиям.
