Sử dụng AI tiên tiến và điện toán dựa trên đám mây, đặc biệt là điện toán hiệu năng cao (HPC), các nhà nghiên cứu tại Microsoft và Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL) đã tạo ra một loại pin lithium mới và tốt hơn.
Theo thông báo của Microsoft, nhóm Microsoft Quantum đã sử dụng tài nguyên của AI để đẩy nhanh quá trình tìm kiếm 500.000 vật liệu ổn định để phát triển loại pin mới này chỉ trong vài ngày.
Việc tạo ra pin thế hệ tiếp theo đặt ra một thách thức quan trọng, vốn bị hạn chế bởi các quy trình sử dụng nhiều lao động. Các nhà nghiên cứu khẳng định, việc tổng hợp và thử nghiệm vật liệu ở quy mô con người gặp phải nhiều khó khăn, dẫn đến việc cản trở tốc độ đổi mới trong phát triển pin.
Microsoft cho biết AI có thể nhanh nhưng không hoàn toàn chính xác, vì vậy HPC được áp dụng để cung cấp độ chính xác với sức mạnh tính toán cao, cho phép xác minh nhanh hơn tất cả các trạng thái mà nó có thể tồn tại. Sau đó, Microsoft mô phỏng động lực phân tử kết hợp AI và HPC để phân tích chuyển động của các nguyên tử và phân tử bên trong mỗi vật liệu.
Phương pháp này thu hẹp danh sách xuống còn 150 ứng viên. Các nhà khoa học của Microsoft sau đó đã sử dụng HPC để giảm bớt danh sách bằng cách thêm vào các bộ lọc như tính khả dụng, chi phí và các yếu tố khác, còn 18 ứng viên trong thời gian chỉ 80 giờ.
Các nhà khoa học của Microsoft đã sử dụng AI cho 90% công việc tính toán, nhanh chóng thu hẹp các ứng cử viên quan trọng. Sau đó, các nhà khoa học vật liệu PNNL đã tinh chỉnh danh sách rút gọn thành sáu, tổng hợp thành công vật liệu pin nguyên mẫu.
Bất chấp giai đoạn sản xuất thủ công hiện nay, trong đó vật liệu được xử lý thủ công và pin trải qua quá trình thử nghiệm nghiêm ngặt trong phòng thí nghiệm, mục tiêu vẫn là phát triển bộ đôi kỹ thuật số cho hóa học, cho phép lập mô hình dự đoán mà không cần thử nghiệm vật lý.
Các nhà khoa học PNNL hiện đang thử nghiệm một loại vật liệu pin mới được phát hiện kết hợp lithium, natri và các nguyên tố khác, có khả năng làm giảm hàm lượng lithium tới 70%. Theo các nhà nghiên cứu, mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, việc sử dụng AI nhận dạng vật liệu, chất hóa học một cách chuẩn xác để có thể tối ưu hoá quy trình thử nghiệm là một bước đột phá trong quá trình phát triển vật liệu mới.