Microsoft は AI を使用して 20 年にわたるマテリアル スクリーニング タスクを 80 時間で完了

1 月 10 日の IT ハウス ニュース、マイクロソフトとパシフィック ノースウェスト国立研究所 (PNNL) は協力して、AI の力を利用して新しい材料を特定し、バッテリーに適用した。 リチウム金属の使用量を最大 70 削減できる% 。

出典:マイクロソフト

既存のリチウム電池は過熱して発火しやすく、抽出プロセスには大量の水とエネルギーが必要なため、環境に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。

今後 250 年間の化学材料科学を次の 20 年間に圧縮する必要がありますよね?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。

PNNL プロジェクト開発オフィスのディレクターである物理化学者のカール・ミュラー氏は次のように述べています。

新しいアイデアや新しい素材を獲得するスピードに注目する必要があり、この加速を感じられるかどうかが、将来の素材発見の鍵となるでしょう。

IT Home は、この候補材料が単に

N2116

と呼ばれる、危険因子が低い固体電解質であり、破裂して火災を引き起こす傾向がないことを報告から知りました。

太平洋岸北西部国立研究所 (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。画像出典: Microsoft

科学者たちは、リチウム金属の最良の代替品を見つけるために、残りの 17 種類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。

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