AI テクノロジーにより、マイクロソフトは 20 年間に及ぶスクリーニング作業をわずか 80 時間に短縮し、バッテリーのリチウム使用量を 70% 削減できると見込まれています。

1 月 10 日のニュースによると、マイクロソフトと太平洋岸北西部国立研究所 (PNNL) は協力して、AI の力を利用してバッテリーに使用できる新素材を特定し、 リチウム金属の使用量を最大で削減しました。 70%。

写真出典: Microsoft

既存のリチウム電池は過熱して発火する傾向があり、抽出プロセスには大量の水と水が必要です。エネルギーなので環境に有害であり、悪影響を及ぼします。

マイクロソフトと PNNL は、人工知能を使用して 80 時間以内に 3,200 万の潜在的な材料をふるいにかけ、リストを 23 に絞り込み、そのうち 5 つは既知の材料でした。研究チームは、これらの材料を入手するために従来の方法を使用していたら、そのプロセスには 20 年以上かかったであろうと述べました。

Microsoft Research の Microsoft Quantum Redmond (QuArC) グループの責任者である Krysta Svore 氏は次のように述べています:

私たちは次の 250 年間の化学材料科学を圧縮する必要があります。 20年後の未来ですよね？それは私たちが地球を救いたいからです。これらの結果からわかるように、人工知能とハイパフォーマンス コンピューティングを組み合わせることで、科学的発見を加速できます。

#最も重要なことは、新しいアイデアや新しい素材を獲得する速度を加速することです。化学者カール・ミュラー氏、PNNLプログラム開発室ディレクター。この加速が実現できれば、将来そのような材料が見つかることは必然だと思います。

当サイトは、この候補材料が単に

N2116 と呼ばれるという報道から知りました。危険因子が低く、破裂や発火が起こりにくい固体電解質です。

パシフィック ノースウェスト国立研究所 (PNNL) の材料科学者、ダン ティエン グエン氏は、合成固体電解質を使用してコイン型電池を組み立てています。出典: Microsoft

科学者たちは、リチウム金属に代わる最適な材料を見つけるために、残りの 17 の潜在的な材料を研究中です。 ######チームはまた、生成人工知能とハイパフォーマンス コンピューティングを活用して、プロセスをより簡単かつ迅速に実行します。 ###

以上がAI テクノロジーにより、マイクロソフトは 20 年間に及ぶスクリーニング作業をわずか 80 時間に短縮し、バッテリーのリチウム使用量を 70% 削減できると見込まれています。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。