En gruppe forskere fra Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) og Microsoft (NASDAQ: MSFT) har kunngjort en gjennombrudd innen batteriteknologi ved bruk av kunstig intelligens (AI) og superdatamaskiner. I studien brukte forskerne AI-modeller for å teste ulike kombinasjoner av materialer og designe et nytt batteri med avanserte funksjoner. Resultatet var en solid elektrolytt i stand til å overføre ladde elektriske atomer.
Tidligere eksperimenterte forskere med faste elektrolytter i et forsøk på å erstatte flytende elektrolytter i litium-ion-batterier, som er utsatt for lekkasjer og brannfare. Ved å benytte AI-modeller unngikk forskningsteamet den tradisjonelle metoden med å teste hver enkelt materialkombinasjon systematisk. I stedet forutsa AI-modellene egnetheten til materialer basert på tidligere memoriserte mønstre.
Prosessene for materialvalg begynte med filtrering, som bestemte om materialene kunne eksistere under virkelige forhold. Bare 600 000 materialer som besitter de nødvendige elektriske og kjemiske egenskapene for å fungere som batterier, ble valgt for videre undersøkelse. Disse materialene ble deretter sortert etter giftighetsnivå, sjeldenhet og kostnader, noe som resulterte i identifiseringen av 23 materialer for videre studier. Til slutt ble en kombinasjon av litium og natrium valgt for å skape den solide elektrolytten.
Denne hele prosessen, som tok mindre enn 80 timer, ble gjennomført ved hjelp av over 1 000 virtuelle maskiner på Microsoft Azure Quantum Elements-plattformen. Selskapet håper at andre forskere vil dra nytte av denne teknologien og integrere AI i egne eksperimenter.
I tillegg til å forbedre produktiviteten i næringslivet, er generativ kunstig intelligens i økende grad viktig innen vitenskapelig forskning. Nvidia (NASDAQ: NVDA) introduserte en AI-modell som har som mål å forutsi adferden til COVID-19-varianter, og viser avanserte evner til å forutsi virusmutasjoner.
Bruken av generativ kunstig intelligens har også bidratt til å oppdage nye grupper antibiotika, som avslørt av forskere fra Arizona State University. De presenterte en liste over fremskritt knyttet til AI og nye teknologier, og fremhevet deres gjennombrudd innen gjenoppretting av tale, forebygging av fall med intelligente tilbehør og sporing av kreftceller.
Sammendraget er at utviklingen av kunstig intelligens og dens anvendelse innen ulike fagområder kan medføre revolusjonerende endringer. Når det kombineres med blockchain-teknologi, som sikrer datakvalitet og eierskap, blir AI et eksepsjonelt kraftig verktøy som kan gi omfattende beskyttelse av medisinske data og garantere integriteten deres.
FAQ:
1. Hva er betydningen av gjennombruddet i batterier oppnådd av forskningsgruppen fra Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) og Microsoft?
Gjennombruddet involverte bruk av kunstig intelligens (AI) og superdatamaskiner for å utvikle et nytt batteri med avanserte funksjoner som bruker en solid elektrolytt i stand til å overføre ladde elektriske atomer.
2. Hvorfor prøver forskere å erstatte flytende elektrolytter i litium-ion-batterier?
Forskere ønsker å erstatte flytende elektrolytter på grunn av lekkasjeproblemer og brannfare knyttet til denne typen batteri.
3. Hvordan bidro AI-modellen til utviklingen av det nye batteriet?
Forskningsgruppen brukte en AI-modell til å forutsi egnetheten til ulike materialer for å skape en solid elektrolytt. AI-modellene analyserer tidligere memoriserte mønstre og forutsa hvilke materialkombinasjoner som ville være mest lovende.
4. Hva var kriteriene for materialvalg?
Materialer ble valgt basert på deres evne til å eksistere under virkelige forhold og besitte de nødvendige elektriske og kjemiske egenskapene for å fungere som batterier. De ble deretter sortert etter giftighetsnivå, sjeldenhet og kostnader.
5. Hvilke materialkombinasjoner ble valgt for videre studier?
Forskningsgruppen identifiserte 23 materialer for videre studier, og til slutt ble en kombinasjon av litium og natrium valgt for å skape den solide elektrolytten.
6. Hvilke verktøy ble brukt i forskningsprosessen?
Hele forskningsprosessen, som tok mindre enn 80 timer, ble gjennomført ved hjelp av over 1 000 virtuelle maskiner på Microsoft Azure Quantum Elements-plattformen.
7. Forventer Microsoft at andre forskere vil ta i bruk denne teknologien?
Ja, Microsoft håper at andre forskere vil dra nytte av denne AI-teknologien og inkorporere den i egne eksperimenter.
8. Hva er noen eksempler på bruksområder for generativ kunstig intelligens innen andre vitenskapelige felt?
Generativ kunstig intelligens har blitt brukt til å forutsi adferden til COVID-19-varianter, oppdage nye grupper antibiotika, gjenopprette tale, forebygge fall gjennom intelligente tilbehør og spore kreftceller.
Nyttige lenker:
– Pacific Northwest National Laboratory
– Microsoft
– Nvidia
– Arizona State University
The source of the article is from the blog radardovalemg.com