ახალი მასალების ძიებაში, მეცნიერები ტრადიციულად ლაბორატორიაში
მუშაობდნენ, ინტუიციით ხელმძღვანელობდნენ, მიმართავდნენ უამრავ ამაო
ცდას.
მაგრამ ამჯერად ახალი ბატარეის მასალა აღმოაჩინეს ორი კომპიუტერული
სუპერშესაძლებლობის გაერთიანებით: ხელოვნური ინტელექტი და
სუპერკომპიუტერი. ეს არის აღმოჩენა, რომელიც ხაზს უსვამს კომპიუტერების
გამოყენების პოტენციალს, რომელიც დაეხმარება მეცნიერებს კონკრეტული
საჭიროებისთვის შესაფერისი მასალების აღმოჩენაში, ბატარეებით დაწყებული,
კატალიზატორებისთვის ნახშირბადის მართვის ტექნოლოგიებით
დამთავრებული. 32 მილიონზე მეტი კანდიდატი მასალის გამორიცხვის შედეგად
დარჩა მხოლოდ 23 პერსპექტიული ვარიანტი, როგორც განაცხადეს Microsoft-ისა
და წყნარი ოკეანის ჩრდილო-დასავლეთის ეროვნული ლაბორატორიის
მკვლევარებმა (PNNL), 8 იანვარს arXiv.org-ზე გაგზავნილ ნაშრომში. შემდეგ
ჯგუფმა მოახდინა ერთ-ერთი ასეთი მასალის სინთეზირება და ტესტირება და
შექმნა ეფექტური ბატარეის პროტოტიპი.
მიუხედავად იმისა, რომ მეცნიერები ადრე იყენებდნენ ხელოვნურ ინტელექტს
მასალების თვისებების პროგნოზირებისთვის, წინა კვლევებში ეს პროცესი ახალი
მასალის წარმოებამდე არ მისულა. „ამ ნაშრომში სასიამოვნო ის არის, რომ ეს
პროცესი მთელ გზას მოიცავს თავიდან ბოლომდე“, — ამბობს გამოთვლითი
მასალების მეცნიერი შიუე პინგ ონგი კალიფორნიის უნივერსიტეტიდან, სან
დიეგოდან, რომელიც კვლევაში ჩართული არ იყო.
მკვლევარებმა მიზნად დაისახეს ბატარეის მასალის სასურველი ტიპი: მყარი
ელექტროლიტი. ელექტროლიტი არის მასალა, რომელიც ბატარეის ელექტროდებს
შორის გადასცემს იონებს – ელექტრულად დამუხტულ ატომებს. სტანდარტულ
ლითიუმ-იონურ ბატარეებში ელექტროლიტი არის თხევადი. მაგრამ ამას თან
ახლავს საფრთხეები, როგორიცაა ბატარეების გაჟონვა ან ხანძრის გამოწვევა.
მასალათა შემსწავლელი მეცნიერების მთავარი მიზანია მყარი ელექტროლიტების
მქონე ბატარეების შემუშავება.
თავდაპირველი 32 მილიონი კანდიდატი შეიქმნა მასალების შერევისა და
შეხამების მეშვეობით, რაც ცვლიდა სხვადასხვა ელემენტებს ჩვენთვის ცნობილი
მასალების კრისტალურ სტრუქტურებში. ასეთი დიდი სიის დახარისხება
ტრადიციული ფიზიკის გამოთვლებით ათწლეულები დასჭირდებოდა, ამბობს
გამოთვლითი ქიმიკოსი ნათან ბეიკერი Microsoft-დან. მაგრამ კომპიუტერული
ტექნიკით, რომელსაც შეუძლია ცნობილი მასალებიდან ნასწავლი შაბლონების
საფუძველზე სწრაფი პროგნოზების გაკეთება, გაანგარიშებამ შედეგი გამოიღო
მხოლოდ 80 საათში.
თავდაპირველად მკვლევარებმა გამოიყენეს ხელოვნური ინტელექტი მასალების
გასაფილტრად სტაბილურობის საფუძველზე, კერძოდ, შეეძლოთ თუ არა მათ
რეალურ სამყაროში არსებობა. ამან სია დაიყვანა 600 000-ზე ნაკლებ
კანდიდატამდე. AI-ის შემდგომმა ანალიზმა შეარჩია ისეთი მასალები, რომლებსაც
სავარაუდოდ ექნებოდათ ბატარეებისთვის საჭირო ელექტრული და ქიმიური
თვისებები. იმის გამო, რომ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები მიახლოებითია,
მკვლევარებმა გაფილტრეს ეს მცირე სია ფიზიკაზე დაფუძნებული
აპრობირებული, გამოთვლითი ინტენსიური მეთოდების გამოყენებით. მათ ასევე
გამორიცხეს იშვიათი, ტოქსიკური და ძვირადღირებული მასალები.
შედეგად დარჩა 23 კანდიდატი, რომელთაგან ხუთი უკვე ცნობილი იყო. PNNL-ის
მკვლევარებმა შეარჩიეს მასალა, რომელიც პერსპექტიულად გამოიყურებოდა – ის
დაკავშირებული იყო სხვა მასალებთან, რომელთა დამზადებაც ლაბორატორიაში
მკვლევარებმა უკვე იცოდნენ. მას ჰქონდა შესაბამისი სტაბილურობა და
გამტარობა. შემდეგ მათ დაიწყეს მისი სინთეზირება და საბოლოოდ იგი
გადააკეთეს პროტოტიპ ბატარეად, რამაც გაამართლა.
სწორედ მაშინ, ჩვენ ძალიან ავღელდით“, ამბობს მასალების მეცნიერი ვიჯაი
მურუგესანი PNNL-დან (რიჩლენდში, ვოშინგტონში). სინთეზის ეტაპიდან
ფუნქციურ ბატარეაზე გადასვლას დაახლოებით ექვსი თვე დასჭირდა. ”ეს არის
ზესწრაფი.”
ახალი ელექტროლიტი მსგავსია ცნობილი მასალისა, რომელიც შეიცავს ლითიუმს,
იტრიუმს და ქლორს, მაგრამ ლითიუმის ნაწილს ანაცვლებს ნატრიუმით – ეს არის
უპირატესობა, რადგან ლითიუმი ძვირია და დიდი მოთხოვნაა.
ლითიუმის და ნატრიუმის შეერთება არატრადიციულია. „ჩვეულებრივი
მიდგომით… ჩვენ ამ ორს ერთმანეთში არ ვურევთ“, ამბობს მასალების მეცნიერი
იან ზენგი ფლორიდის სახელმწიფო უნივერსიტეტიდან ტალაჰასეში, რომელიც
კვლევაში ჩართული არ იყო. ტიპიური პრაქტიკაა ლითიუმის ან ნატრიუმის
იონების გამოყენება გამტარად და არა – ორივესი. მოსალოდნელია, რომ ორი
ტიპის იონი კონკურენციას გაუწევს ერთმანეთს, რაც გამოიწვევს მის
არაეფექტურ მუშაობას. არასტანდარტული მასალა ხაზს უსვამს AI-ის ერთ იმედს
კვლევაში, ზენგმა თქვა: „AI-ს შეუძლია რაღაცნაირად გამოვიდეს ჩარჩოებიდან“.
ახალ ნაშრომში მკვლევარებმა შექმნეს ხელოვნური ინტელექტის მოდელების
სერია, რომლებსაც შეეძლოთ მასალის სხვადასხვა თვისებების პროგნოზირება,
ცნობილი მასალების მონაცემების საფუძველზე. AI არქიტექტურა არის სახეობა,
რომელიც ცნობილია როგორც გრაფიკული ქსელური კვანძი, რომელშიც სისტემა
წარმოდგენილია როგორც გრაფიკი, მათემატიკური სტრუქტურა, რომელიც
შედგება “კიდეებისგან” და “კვანძებისგან”. ამ ტიპის მოდელი განსაკუთრებით
შესაფერისია მასალების აღწერისთვის, რადგან კვანძები შეიძლება
წარმოადგენდნენ ატომებს, ხოლო კიდეები – ელემენტებს შორის კავშირებს.
როგორც ხელოვნურ ინტელექტზე, ასევე ფიზიკაზე დაფუძნებული
გამოთვლების შესასრულებლად, გუნდმა გამოიყენა Microsoft-ის Azure Quantum
Elements, რომელიც უზრუნველყოფს ღრუბელზე დაფუძნებულ
სუპერკომპიუტერზე წვდომას, რომელიც განკუთვნილია ქიმიისა და მასალების
მეცნიერების კვლევისთვის.
https://www.sciencenews.org/article/artificial-intelligence-new-battery