IT House News le 10 janvier, Microsoft et le Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) ont collaboré pour utiliser la puissance de l'IA afin d'identifier de nouveaux matériaux pouvant être utilisés dans les batteries afin de réduire l'utilisation du lithium métal jusqu'à 70 %.
Source : Microsoft
Les batteries au lithium existantes ont tendance à surchauffer et à prendre feu, et le processus d'extraction nécessite une grande quantité d'eau et d'énergie, ayant ainsi un impact négatif sur l'environnement.
Microsoft et PNNL ont utilisé l'intelligence artificielle pour passer au crible 32 millions de matériaux potentiels et réduire la liste à 23, dont cinq étaient des matériaux connus, en 80 heures. L'équipe a déclaré que si des méthodes traditionnelles étaient utilisées pour obtenir ces matériaux, le processus prendrait plus de vingt ans.
Krysta Svore, responsable du groupe Microsoft Quantum Redmond (QuArC) chez Microsoft Research, a déclaré :
Nous devons compresser les 250 prochaines années de science des matériaux chimiques dans les 20 prochaines années, n'est-ce pas ? C'est parce que nous voulons sauver notre planète. Comme le montrent ces résultats, la combinaison de l’intelligence artificielle et du calcul haute performance peut accélérer la découverte scientifique.
Le physicien chimiste Karl Mueller, directeur du bureau de développement du projet PNNL, a déclaré :
Nous devons faire attention à la vitesse à laquelle nous acquérons de nouvelles idées et de nouveaux matériaux, et si nous pouvons ressentir cette accélération, alors ce sera la clé pour trouver de tels matériaux à l'avenir.
N2116IT Home a appris d'après des rapports que ce matériau candidat s'appelle simplement
Il s'agit d'un électrolyte solide avec un faible facteur de risque et n'est pas sujet à l'éclatement et aux incendies.
Dan Thien Nguyen, scientifique en matériaux au Pacific Northwest National Laboratory (PNNL), assemble une pile bouton à l'aide d'un électrolyte solide synthétique. Source de l'image : Microsoft
Les scientifiques étudient toujours les 17 matériaux potentiels restants pour trouver la meilleure alternative au lithium métal.
L'équipe exploite également l'intelligence artificielle générative et le calcul haute performance pour rendre le processus plus facile et plus rapide.
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