Разработка аккумуляторов с высокой плотностью представляет собой сложную задачу для науки — на оценку эффективности новых химических составов уходит слишком много времени. Хотя у разработчиков уже есть несколько перспективных проектов, до их реализации могут пройти годы и даже десятилетия. Вскоре ситуация может измениться — команда учёных разработала методику, которая позволяет сократить сроки тестирования технологий создания АКБ на 98%.
Новая методика основана на использовании ИИ и машинного обучения. Команда исследователей Стэндфорского университета во главе с профессорами Стефано Эрмоном и Уильямом Чуэ разработала алгоритм, который сокращает время тестирования новых АКБ на 98 процентов. Эффективность методики была успешно опробована при поиске лучшего способа зарядки электромобиля за 10 минут, который продлит срок службы батареи. Благодаря использованию нового алгоритма время эксперимента удалось сократить с 2 лет до 16 дней.
«При тестировании батареи вам нужно попробовать огромное количество вещей, потому что производительность, которую вы получите в разных условиях, будет сильно отличаться. С помощью ИИ мы можем быстро определить наиболее перспективные подходы и исключить множество ненужных экспериментов», — отмечают исследователи.
Учёные заявили, что искусственный интеллект способен ускорить практически каждый этап разработки батареи: от анализа химического состава до определения её размера и формы, а также поиска более совершенных систем для производства и хранения. Прогнозируется, что за счёт использования машинного обучения разработка новых технологий производства аккумуляторов может ускориться в десятки раз.
Источник.
