Как батареи на основе твердых тел с поддержкой ИИ могут вызвать значительный скачок в диапазоне и безопасности электрических автомобилей
Исследователи используют машинное обучение для улучшения материалов твердых батарей, обещая более длительные и безопасные поездки на ЭУ до 2025 года.
- 50%: Ожидаемое увеличение диапазона ЭУ с усовершенствованными твердыми батареями
- Магнитудные порядки: Преимущество в скорости для ИИ по сравнению с традиционными методами отбора материалов
- 0: Производители автомобилей с твердыми ЭУ на дороге — на текущий момент
Соревнование по созданию самых безопасных и дальнобойных электрических автомобилей значительно усиливается. Батареи на основе твердых тел, долго считавшиеся Святой Граалью технологий электромобилей, могут вскоре стать реальностью благодаря неожиданному союзнику: искусственному интеллекту.
Потрясающее исследование от Сколтеха и Института АИРИ показало, что алгоритмы машинного обучения могут находить перспективные новые материалы для этих батарей следующего поколения, сокращая время на выявление успешных кандидатов с лет до нескольких часов.
Почему батареи на основе твердых тел еще не в вашем автомобиле?
Батареи на основе твердых тел обещают решить две самые большие проблемы для любителей электрических автомобилей: ограниченный диапазон и риск пожара. Заменив воспламеняющиеся жидкие электролиты на керамические или твердые, эти батареи могут увеличить диапазон ЭУ до 50% и практически исключить опасные возгорания.
Но есть одно «но». Несмотря на годы исследований, ни один существующий твердый электролит не отвечает всем требованиям: они должны быстро проводить ионы, устойчиво выдерживать воздействие экстремальных элементов и сохранять стабильность на протяжении тысяч циклов зарядки. Автопроизводители хотят их, но правильная комбинация материалов остается разочаровывающе недостижимой.
Как машинное обучение ускоряет прорывы в области батарей?
Традиционные методы открытия новых материалов для батарей включают сложные квантово-химические расчеты, которые могут занять месяцы на одного кандидата. Но теперь графовые нейронные сети и инструменты отбора с поддержкой ИИ берут на себя основную работу.
Машинное обучение может быстро просмотреть десятки тысяч химических соединений, сосредоточив внимание на тех, которые имеют наибольшую ионную подвижность — ключевой фактор для высокоэффективных батарей. Команда Сколтеха-АИРИ использовала свою систему для прогнозирования множества новых покрытий для передового твердого электролита Li10GeP2S12. Среди отличившихся были Li3AlF6 и Li2ZnCl4, материалы, идентифицированные за долю обычного времени.
Вопросы и ответы: Каков реальный эффект для владельцев ЭУ?
В: Будет ли у моего следующего автомобиля твердая батарея?
Пока нет, но темп открытий растет. С учетом машинного обучения крупные автопроизводители могут представить ЭУ с твердыми батареями быстрее, чем ожидалось.
В: Почему эти батареи будут безопаснее?
Твердые электролиты не подвержены возгоранию, даже в экстремальных случаях. Защитные покрытия, найденные ИИ, предотвращают опасные реакции на интерфейсах батарей, уменьшая риск коротких замыканий и взрывов.
В: Может ли эта технология обеспечить не только автомобили?
Абсолютно! Батареи на основе твердых тел готовы способствовать развитию переносной электроники, хранилищ энергии в сетевом масштабе и интеграции возобновляемой энергии.
Изучите больше инноваций в области батарей на Сколтех, ознакомьтесь с тенденциями ЭУ на Tesla и погрузитесь в прорывы в энергетике на Nature.
Как автопроизводители и разработчики могут использовать преимущества ИИ?
1. Автоматизировать отбор материалов: Интегрировать алгоритмы машинного обучения для быстрого сортировки и тестирования тысяч соединений.
2. Приоритизировать стабильность интерфейса: Сосредоточиться на разработке надежных защитных покрытий, которые работают безупречно на анодах и катодах батарей.
3. Расширить сотрудничество: Партнерство с специалистами в области ИИ, химиками и лидерами отрасли для ускорения коммерциализации.
Что должно волновать фанатов ЭУ и инвесторов в 2025 году?
— Быстрые объявления крупных брендов ЭУ о прототипах на основе твердых тел.
— Партнерства между стартапами батарей и технологическими институтами.
— Регуляторные и безопасные прорывы, вызванные новыми материалами, открытыми с помощью ИИ.
Не оставайтесь в стороне — будущее ЭУ на основе твердых тел!
Контрольный список готовности:
- Следите за обновлениями дорожных карт твердых батарей от ведущих автопроизводителей
- Следите за новыми исследованиями из учреждений, которые реализуют ИИ в материаловедении
- Инвестируйте в технологии батарей следующего поколения — завтрашние автомобили зависят от этого
