Forskning på faststoffbatterier er for tiden et av de viktigste temaene innen batteriforskning. Prognoser antyder at disse batteriene vil revolusjonere størrelsen og sikkerheten til emballasje. Dessverre har vi til tross for omfattende laboratoriearbeid ennå ikke sett deres omfattende kommersialisering, noe som kan påvirke markedet for elektroniske enheter og elektriske kjøretøy.
Microsoft og Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) har bestemt seg for å endre denne situasjonen ved å utnytte potensialet til maskinlæring. Ved hjelp av en avansert algoritme testet forskere 32 millioner potensielle uorganiske materialer for å identifisere de 150 mest lovende kandidatene for videre studier. Deretter, ved hjelp av høyeffektiv databehandling (HPC), begrenset de listen til 23 materialer.
Den mest betydningsfulle oppdagelsen var utviklingen av et Li/Na-ion faststoffbatterielektrolytt, som kan redusere mengden litium som trengs i batteriet med opptil 70%. Dette er et stort skritt fremover innen batteriforskning og kan betydelig øke effektiviteten og energiytelsen til batterier.
Det er verdt å understreke at maskinlæring er en virkelig revolusjonerende tilnærming som gjør det mulig å oppdage nye materialer og løsninger raskere og mer nøyaktig enn tradisjonelle metoder. Derfor virker fremtiden for forskning og utvikling av faststoffbatterier lovende.
Maskinlæringsteknologi har potensialet til å transformere mange områder innen vitenskap og industri. I stedet for å lete gjennom gamle, støvete vitenskapelige artikler kan forskere nå dra nytte av kraften til algoritmer for å oppdage nye kjemiske forbindelser og løsninger. Dette er bare én måte kunstig intelligens og maskiner bistår forskere og åpner opp grenseløse muligheter.
FAQ
The source of the article is from the blog tvbzorg.com