Badania nad bateriami o stałym stanie są obecnie jednym z najważniejszych tematów w dziedzinie badań nad bateriami. Prognozy wskazują, że te baterie zrewolucjonizują wielkość i bezpieczeństwo opakowań. Niestety, mimo rozległych prac laboratoryjnych, wciąż nie widzimy ich powszechnej komercjalizacji, co może mieć wpływ na rynek urządzeń elektronicznych i pojazdów elektrycznych.
Microsoft oraz Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) postanowili zmienić tę sytuację, wykorzystując potencjał uczenia maszynowego. Za pomocą zaawansowanego algorytmu badacze przetestowali 32 miliony potencjalnych materiałów nieorganicznych, aby zidentyfikować 150 najbardziej obiecujących kandydatów do dalszych badań. Następnie, przy użyciu wydajnego obliczeniowo systemu (HPC), zawęzili listę do 23 materiałów.
Najważniejszym odkryciem był rozwój elektrolitu baterii o stałym stanie Li/Na-ion, który może zmniejszyć ilość litu potrzebnego w baterii o nawet 70%. To ogromny postęp w badaniach nad bateriami i może znacznie zwiększyć wydajność i efektywność energetyczną baterii.
Warto podkreślić, że uczenie maszynowe to rzeczywiście rewolucyjne podejście, które pozwala na odkrywanie nowych materiałów i rozwiązań szybciej i dokładniej niż tradycyjne metody. Dlatego przyszłość badań i rozwoju baterii o stałym stanie wydaje się obiecująca.
Technologia uczenia maszynowego ma potencjał, aby zmienić wiele dziedzin nauki i przemysłu. Zamiast przeglądać stare, zakurzone artykuły naukowe, naukowcy teraz mogą wykorzystać moc algorytmów do odkrywania nowych związków chemicznych i rozwiązań. To tylko jeden sposób, w jaki sztuczna inteligencja i maszyny wspomagają naukowców, otwierając nieograniczone możliwości.
FAQ
The source of the article is from the blog oinegro.com.br