Kaip AI pagrindu veikiantys kietieji akumuliatoriai galėtų sukelti didžiulį šuolį elektra varomų transporto priemonių nuotolyje ir saugume
Tyrėjai naudojasi mašininiu mokymusi, kad pagerintų kietųjų akumuliatorių medžiagas, žadėdami ilgesnes, saugesnes EV keliones iki 2025 metų.
- 50%: Tikėtinas EV nuotolio padidėjimas naudojant pažangius kietuosius akumuliatorius
- Ordino magnitudės: Greičio pranašumas AI prieš tradicinius medžiagų atrankos metodus
- 0: Automobilių gamintojai, turintys kietuosius EV kelyje—kol kas
Lenktynės dėl saugiausių, didžiausio nuotolio elektra varomų transporto priemonių kūrimo įsibėgėja — greitai. Kietieji akumuliatoriai, ilgą laiką laikomi šventuoju grailu elektromobilių technologijose, greitai gali tapti tikrove, dėka netikėto sąjungininko: dirbtinio intelekto.
Revoliucinis tyrimas iš Skoltech ir AIRI instituto parodė, kad mašininio mokymosi algoritmai gali rasti žadančias naujas medžiagas šioms naujos kartos akumuliatoriams, sumažindami laiko, skirto laiminguosius pasirinkti, trukmę nuo metų iki vos kelių valandų.
Kodėl kietieji akumuliatoriai dar nėra jūsų automobilyje?
Kietieji akumuliatoriai žada išspręsti dvi didžiausias problemas, su kuriomis susiduria elektra varomų transporto priemonių mėgėjai: ribotą nuotolį ir gaisrų riziką. Pakeitus degius skysčius, naudojamus elektrolituose, į keraminius arba kietus, šie akumuliatoriai galėtų padidinti EV nuotolius iki 50% ir beveik visiškai eliminuoti pavojingus gaisrus.
Tačiau yra vienas kabliukas. Nepaisant metų tyrimų, jokių šiuo metu esančių kietųjų elektrolitų neįmanoma priskirti visam reikiamam sąrašui: jie turi greitai perduoti jonus, atsispirti suardymui kontaktuojant su ekstremaliomis sąlygomis ir išlikti stabiliems tūkstančiams įkrovimų. Automobilių gamintojai jų nori, tačiau tinkamas medžiagų derinys vis dar yra neįtikėtinai sunki užduotis.
Kaip mašininis mokymasis pagreitina akumuliatorių proveržius?
Tradiciškai naujų akumuliatorių medžiagų atradimo metodai apima sudėtingus kvantinės chemijos skaičiavimus, kuriems gali prireikti mėnesių per kandidatą. Tačiau dabar grafiniai neuriniai tinklai ir AI pagrindu veikiantys atrankos įrankiai atlieka didelį darbą.
Mašininis mokymasis gali greitai peržiūrėti dešimtis tūkstančių cheminių junginių, sutelkdami dėmesį į tuos, kurie turi didžiausią joninę mobilumą—nepaprastai svarbu aukštos klasės akumuliatoriams. Skoltech-AIRI komanda naudojo savo sistemą numatyti kelias naujas danga medžiagas pažangiam kieto elektrolito Li10GeP2S12. Išskirtiniai buvo Li3AlF6 ir Li2ZnCl4, medžiagos, identifikuotos per trumpą įprastam laikui.
Q&A: Koks yra realus poveikis EV savininkams?
K: Ar mano kitas automobilis turės kietą akumuliatorių?
Dar ne, bet atradimų tempas auga. Su mašininio mokymosi pagalba didieji automobilių gamintojai galėtų pristatyti kietųjų akumuliatorių EV anksčiau nei tikėtasi.
K: Kaip šie akumuliatoriai bus saugesni?
Kietieji elektrolitai atsparūs gaisrui, net ir ekstremaliomis sąlygomis. AI rasti apsauginiai dangalai sumažina pavojingų reakcijų baterijų sąsajose galimybę, sumažindami trumpojo jungimo ir sprogimo rizikas.
K: Ar ši technologija gali palaikyti daugiau nei automobilius?
Žinoma! Kietieji akumuliatoriai gali paspartinti pažangą nešiojamose elektronikos, tinklo lygio energijos saugojimo ir atsinaujinančios energijos integracijos srityse.
Susipažinkite su daugiau akumuliatorių naujovių Skoltech, sužinokite apie EV tendencijas Tesla ir pasigilinkite į energijos proveržius Nature.
Kaip automobilių gamintojai ir kūrėjai gali pasinaudoti AI pranašumu?
1. Automatizuoti medžiagų atranką: Integruoti mašininio mokymosi algoritmus, kad greitai rūšiuotų ir testuotų tūkstančius junginių.
2. Prioritizuoti sąsajos stabilumą: Sutelkite dėmesį į robustų apsauginių dangų, kurios veikia be priekaištų baterijų anodų ir katodų, kūrimą.
3. Išplėsti bendradarbiavimą: Bendradarbiaukite su AI specialistais, chemikais ir pramonės lyderiais, kad pagreitintumėte komercinimą.
Ką EV entuziastai ir investuotojai turėtų stebėti 2025 metais?
– Greiti pranešimai iš didžiųjų EV prekės ženklų apie kietųjų prototipus.
– Partnerystės tarp baterijų startuolių ir technologijų institutų.
– Reguliavimo ir saugumo proveržiai, kuriuos skatina naujos, AI atrastos medžiagos.
Nelaikykite atsiliekant—EV ateitis yra kietoji!
Paruošimo kontrolinis sąrašas:
- Stebėkite didžiųjų automobilių gamintojų kietųjų akumuliatorių kelių žemėlapius
- Sekite naujus tyrimus iš institucijų, taikančių AI medžiagų moksle
- Investuokite į naujos kartos akumuliatorių technologijas—rytojų automobiliai nuo to priklauso
