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| AIは、数十年にわたる手作業による実験の代わりに、わずか数か月であらゆる材料の宇宙全体を探索することを可能にします。（出典：Science Daily） |
ディバカール・ダッタ教授率いるニュージャージー工科大学（NJIT）のチームは、デュアルAIシステムを使用して、エネルギー業界にとっての大きな課題である、ますます不足し高価になりつつある元素であるリチウムの代替品を見つけるという課題に取り組みました。
最近、 Cell Reports Physical Science誌に掲載された研究結果によると、マグネシウム、カルシウム、アルミニウム、亜鉛などの豊富な元素を使用して、新しい材料でバッテリーをサポートできることが示されています。
多価電池は、リチウムのような1つの正電荷ではなく、2～3つの正電荷を持つイオンを使用し、理論上はより多くのエネルギーを蓄えることができます。しかし、これらのイオンは大きく重いため、従来の材料構造を通過するのが困難です。そこでAIが役立ちます。
NJITチームは、2つのAIモデルを組み合わせました。1つは、Crystal Diffusion Variational Autoencoder（CDVAE）と呼ばれる生体材料モデル、もう1つは特別に調整された大規模言語モデル（LLM）です。CDVAEは数千もの新しい結晶構造を生成し、LLMは熱力学的安定性を評価します。これは、実験室で材料を実現するための重要な要素です。
結果は、多孔質構造と幅広いイオン伝導「チャネル」を備えた5つの完全に新しい遷移金属酸化物材料を示しており、かさばる多価イオンの輸送に適しています。これらは量子力学シミュレーションと安定性テストによって検証されています。
「AIのおかげで、数十年にわたる手作業による実験の代わりに、わずか数ヶ月であらゆる材料の世界を探索できるようになります」とダッタ氏は述べています。「これは、バッテリー用の材料を見つけるのに役立つだけでなく、電子機器からクリーンエネルギー技術に至るまで、あらゆる種類の先進材料を設計するための新たな方法を切り開きます。」
チームは現在、実験室と協力して、新たに発見された材料の合成とテストを行っており、多価電池の商業生産に向けて前進することを目指している。この一歩が踏み出せば、エネルギー貯蔵の未来は完全に変わる可能性がある。
出典: https://baoquocte.vn/ai-giai-quyet-thach-thuc-lon-cua-nganh-nang-luong-goi-y-5-vat-lieu-gi-thay-the-pin-lithium-323182.html
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