Необычный способ поможет создать новые источники энергии
Искусственный интеллект стал важным инструментом в поиске решений для новых источников энергии. Он ускоряет разработку на основе доступных материалов. Новое исследование японских ученых из Токийского научного университета показало, как ИИ может облегчить процесс создания натрий-ионных аккумуляторов, которые могут стать альтернативой литий-ионным аналогам благодаря своей низкой стоимости и устойчивости.
Поскольку мир все больше зависит от возобновляемой энергии и электротранспорта, возрастает потребность в энергоемких и экономичных аккумуляторах. Сегодня литий-ионные батареи широко используются, но они требуют редких и дорогих элементов, что создает сложности для глобального производства. Поэтому ученые ищут альтернативы, и одним из перспективных решений стал натрий, гораздо более распространенный и дешевый элемент.
Натрий-ионные аккумуляторы привлекают внимание благодаря высокой безопасности, низкой стоимости и доступности исходных материалов. Однако разработка таких батарей требует тщательного выбора компонентов, что представляет собой сложный и времязатратный процесс. Чтобы его ускорить, команда исследователей под руководством профессора Синичи Комаба из Токийского научного университета в сотрудничестве с коллегами из Университета Чалмерса и Нагойского технологического института обратилась к искусственному интеллекту.
Используя ИИ, исследователи автоматизировали процесс отбора компонентов. Для начала они собрали базу данных из более чем 100 образцов, на основе которой обучили модель. Она смогла предсказывать оптимальные комбинации элементов для аккумуляторов, основываясь на характеристиках, таких как напряжение, энергоемкость и долговечность. Далее были синтезированы образцы, которые прошли испытания и показали результаты, совпадающие с прогнозом.
Результаты исследования открывают новые перспективы в разработке. Благодаря ИИ-моделям можно существенно сократить время и стоимость, а также минимизировать число экспериментов, которые необходимы для создания надежных и эффективных батарей. Такой подход также способствует устойчивому развитию: аккумуляторы из доступных и недорогих материалов позволят снизить зависимость от редких ресурсов и уменьшить нагрузку на окружающую среду.
Использование ИИ для оптимизации состава может найти широкое применение не только в натрий-ионных батареях, но и в других типах энергоемких устройств. Этот метод позволит исследователям быстрее и точнее находить подходящие материалы для разных сфер, от транспорта до электроники. Успешное применение нейросетей в разработке может стать основой для более доступной и устойчивой энергетики, поддерживая рост индустрии возобновляемых источников и способствуя развитию электротранспорта.
